KR102444865B1 - 복강경 트레이닝 시스템 - Google Patents

Abstract

사용자들에게 복강경 수술 절차들을 트레이닝시키기 위한 센서화된 수술용 기구가 제공된다. 기구는 변형 게이지, 가속도계, 자력계 및 자이로스코프로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 센서를 포함한다. 센서는 기구의 핸들에 직접적으로 부착된다. 툴 팁을 갖는 샤프트 어셈블리는 핸들에 상호교환가능하게 연결될 수 있다. 센서는 사용자의 수술 스킬들을 개선하기 위하여 사용자에게 유용한 피드백을 제공하도록 구성된 컴퓨터에 연결된다. 피드백은, 절차를 완료하기 위한 시간, 모션의 경제성, 모션의 평활도 및 상기 툴 팁에서 가해지는 힘을 포함한다.

Description

복강경 트레이닝 시스템

관련 출원들에 대한 상호 참조

본 출원은 그 전체가 본원에 참조로서 포함되는 "Laparoscopic training system"이라는 명칭으로 2017년 02월 14일자로 출원된 미국 가특허 출원 일련 번호 제62/458,972호의 이익 및 이에 대한 우선권을 주장한다.

기술분야

본 출원은 수술 트레이닝에 관한 것으로서, 더 구체적으로는 복강경 트레이닝에 관한 것이며, 여기에서 시뮬레이션된 몸통이 수술 절차들 및 기술들을 실습하기 위하여 사용되며, 평가 시스템이 사용자의 수행에 대한 피드백을 제공한다.

복강경 수술은, 이를 통해 수술용 기구들 및 복강경이 복강 내로 위치되는, 약 5 내지 10 밀리미터 직경의 투관침들 또는 작은 원통형 튜브들의 삽입을 위하여 복부에 몇몇 작은 절개부들을 필요로 한다. 복강경은 수술 필드를 조명하고, 신체 내부로부터 비디오 모니터로 확대된 이미지를 전송하며, 이는 외과의에게 장기들 및 조직들의 근접 뷰(view)를 제공한다. 외과의는 라이브 비디오 피드(live video feed)를 보면서 투관침들을 통해 위치된 수술용 기구들을 조작함으로써 수술을 수행한다.

복강경으로 수행되는 최소 침습 수술 기술들은 신체에 대한 크게 감소된 외상 때문에 환자에 대한 영향들을 크게 개선할 수 있다. 그러나, 최소 침습 수술과 연관된 가파른 학습 커브가 존재하며, 이는 이러한 도전하는 기술들에 대하여 외과의들을 트레이닝시키는 방법을 필요로 한다. 시장에 다수의 복강경 시뮬레이터들이 존재하며, 이들 중 대부분은 어떤 유형의 인클로저(enclosure), 및 내부에 대한 액세스를 획득하기 위하여 수술용 기구들에 의해 관통될 수 있는 어떤 유형의 장벽으로 구성된다. 시뮬레이션된 장기 또는 실습 스테이션은 내부 내에 위치되며, 수술 기술들이 시뮬레이션된 장기 또는 실습 스테이션 상에서 실습된다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 수술 트레이닝을 위한 기구가 제공된다. 기구는 핸들 어셈블리 및 샤프트 어셈블리를 포함한다. 핸들 어셈블리는 핸들에 기계적으로 연결된 원위 단부 및 근위 단부를 갖는 이동 암(movement arm), 트리거 또는 다른 적절한 제어 메커니즘을 포함한다. 샤프트 어셈블리는 착탈가능하며, 핸들 어셈블리와 상호교환가능하다. 샤프트 어셈블리는 그 사이에 루멘(lumen)을 획정(define)하는 근위 단부 및 원위 단부를 갖는다. 샤프트 어셈블리는 원위 단부에서의 툴 엘리먼트, 및 툴 엘리먼트에 기계적으로 연결된 원위 단부 및 근위 단부를 갖는 로드(rod)를 포함한다. 로드는 루멘 내부에 위치된다. 샤프트 어셈블리의 근위 단부는, 로드의 근위 단부가 이동 암의 원위 단부에 연결되도록 핸들 어셈블리에 착탈가능하게 연결될 수 있다. 핸들 어셈블리에서의 작동은 툴 엘리먼트를 동작시키기 위하여 이동 암 및 로드를 움직인다. 적어도 하나의 센서가 핸들 어셈블리에 직접적으로 부착되며, 이는 트레이닝 절차 동안 트레이닝 환경에 대한 기구의 적어도 하나의 관계 데이터를 획득하고 송신하도록 구성된다. 컴퓨터 시스템은 적어도 하나의 센서에 연결되며, 데이터를 수신하고, 저장하며, 프로세싱하고 그리고 트레이닝 절차가 완료된 이후에 컴퓨터 스크린 상에서 적어도 하나의 피드백 정보를 사용자에게 출력하도록 구성된다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 수술 트레이닝을 위한 방법이 제공된다. 방법은, 상호교환가능 샤프트 어셈블리에 연결된 핸들 어셈블리를 갖는 적어도 하나의 수술용 기구를 제공하는 단계를 포함한다. 수술용 기구는, 변형 게이지, 가속도계, 자이로스코프 및 자력계를 포함하며, 이들 전부는 핸들 어셈블리에 직접적으로 부착되고, 컴퓨터에 동작가능하게 연결되며, 적어도 하나의 데이터를 획득하도록 구성된다. 방법은, 복강경 트레이너 및 복강경 트레이너 내부에 위치된 적어도 하나의 시뮬레이션된 조직을 제공하는 단계를 포함한다. 방법은, 사용자에게 컴퓨터 스크린 상에서 미리 정의된 수술 절차들의 그룹을 제공하는 단계를 포함한다. 방법은, 미리 정의된 수술 절차들의 그룹으로부터 미리 정의된 수술 절차를 선택하는 단계를 포함한다. 방법은, 복강경 트레이너 내부에 위치된 적어도 하나의 시뮬레이션된 조직에 대해 적어도 하나의 수술용 기구를 사용하여 적어도 1명의 사용자에 의해 선택된 미리 정의된 수술 절차를 수행하는 단계를 포함한다. 방법은, 변형 게이지, 가속도계, 자이로스코프, 및 자력계 중 하나 이상으로부터 데이터를 수집하는 단계를 포함한다. 데이터는 선택된 미리 정의된 수술 절차와 관련된다. 방법은, 데이터로부터 적어도 하나의 정보를 계산하는 단계를 포함한다. 방법은, 선택된 미리 정의된 수술 절차의 완료 시에 컴퓨터 스크린 상에서 사용자에게 적어도 하나의 정보 및/또는 데이터를 제공하는 단계를 포함한다. 적어도 하나의 정보 및/또는 데이터는 적어도 1명의 사용자에 대해 수집된 데이터에 기초한다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 복강경 트레이너가 제공된다. 트레이너는 하단, 트레이너의 상단의 적어도 일 부분을 획정하는 관통가능한(penetrable) 시뮬레이션된 복벽 및 하단을 둘러싸는 적어도 하나의 측벽을 포함한다. 상단은 적어도 하나의 측벽에 의해 구획되는 내부를 획정하기 위하여 하단으로부터 이격된다. 적어도 하나의 측벽은 내부에 대한 액세스를 제공하기 위하여 개방되고 폐쇄되도록 구성된 문을 포함한다. 문은, 개구를 통해 내부에 대한 액세스를 제공하기 위하여 트레이너의 외부로부터 내부까지 연장하는 개구, 및 개구의 위치에서 트레이너에 고정적이지만 착탈가능하게 연결되며 상단과 하단 사이에서 연장하는 상호교환가능 어댑터를 갖는다.

도 1은 본 발명에 따른 수술 트레이닝 디바이스의 사시도이다.
도 2는 본 발명에 따른 수술 트레이닝 디바이스의 사시도이다.
도 3은 본 발명에 따른 수술 트레이닝 디바이스의 사시도이다.
도 4는 어떤 사람이 복강경 트레이너에서 시뮬레이션된 절차를 수행하는 것의 측면도이다.
도 5는 오로지 하나의 방향으로만 만곡된 표면의 상단 사시도이다.
도 6은 2개의 방향들에서 만곡된 표면의 상단 사시도이다.
도 7은 본 발명에 따른 네거티브(negative) 캐비티(cavity) 진공 몰드의 상단 사시 분해도이다
도 8은 본 발명에 따른 네거티브 캐비티 진공 몰드의 상단 사시 분해도이다.
도 9는 본 발명에 따른 네거티브 캐비티 진공 몰드의 상단 사시 섹션도이다.
도 10은 본 발명에 따른 네거티브 캐비티 진공 몰드, 폼(foam)의 피스, 프레임의 상단 사시 분해 섹션도이다.
도 11a는 본 발명에 따른 진공 몰드 상의 제 위치의 폼의 피스의 상단 사시도이다.
도 11b는 본 발명에 따른 진공 몰드 상에 형성된 폼의 피스의 상단 사시도이다.
도 12는 본 발명에 따른 프레임, 다 형성되지 않은 층, 형성된 층들 및 진공 몰드의 상단 사시, 분해 섹션도이다.
도 13a는 본 발명에 따른 형성 이전의 진공 몰드 상의 제 위치의 폼의 피스의 상단 사시, 섹션도이다.
도 13b는 본 발명에 따른 형성 이후의 진공 몰드 상의 제 위치의 폼의 층들의 상단 사시, 섹션도이다.
도 14는 본 발명에 따른, 프레임, 형성 이전의 폼의 층, 형성 이후의 복수의 폼 층들 및 진공 몰들의 상단 사시, 분해 섹션도이다.
도 15a는 본 발명에 따른, 프레임, 형성 이전의 폼의 층, 형성 이후의 복수의 폼 층들 및 진공 몰들의 상단 사시, 섹션도이다.
도 15b는 본 발명에 따른, 프레임 및 형성 이후의 복수의 폼 층들 및 진공 몰들의 상단 사시, 섹션도이다.
도 16은 본 발명에 따른 인공 피부 층을 만들기 위한 폼 층 및 실리콘의 경화되지 않은 시트의 상단 사시도이다.
도 17a는 본 발명에 따른 인공 피부 층을 형성하기 위한 실리콘의 층 상의 제 위치의 폼 층의 상단 사시도이다.
도 17b는 본 발명에 따른 인공 피부 층을 형성하는 실리콘의 트리밍(trim)된 층에 부착된 폼 층의 상단 사시도이다.
도 18은, 본 발명에 따른 가중(weighted) 플러그, 형성 이후의 복수의 부착된 폼 층들, 프레임, 평평한 인공 피부 층 및 진공 몰드의 상단 사시, 분해 섹션도이다.
도 19a는, 본 발명에 따른 가중 플러그, 형성 이후의 복수의 부착된 폼 층들, 및 진공 몰드 상의 프레임 아래의 제 위치의 형성 이전의 피부 층의 상단 사시, 분해 섹션도이다.
도 19b는, 본 발명에 따른 가중 플러그, 형성 이후의 복수의 부착된 폼 층들, 및 진공 몰드 상에 그리고 프레임 아래의 제 위치의 형성 이후의 피부 층의 상단 사시, 분해 섹션도이다.
도 19c는, 본 발명에 따른 가중 플러그, 형성 이후의 복수의 부착된 폼 층들, 및 진공 몰드 상에 그리고 프레임 아래의 제 위치의 형성 이후의 피부 층의 상단 사시, 분해 섹션도이다.
도 19d는, 본 발명에 따른 가중 플러그, 형성 이후의 복수의 부착된 폼 층들, 및 진공 몰드 상에 그리고 프레임 아래의 제 위치의 형성 이후의 피부 층의 상단 사시, 섹션도이다.
도 20a는 본 발명에 따른 시뮬레이션된 복벽의 상단 사시도이다.
도 20b는 본 발명에 따른 시뮬레이션된 복벽의 하단 사시도이다.
도 21은 본 발명에 따른 시뮬레이션된 복벽 및 프레임의 상단 사시도이다.
도 22는 본 발명에 따른 2개의 프레임 절반부들 사이의 시뮬레이션된 복벽의 상단 사시, 분해도이다.
도 23은 각진 채널을 보여주는 2개의 프레임 절반부들 및 시뮬레이션된 복부의 사시 섹션도이다.
도 24a는 본 발명에 따른 유지 돌출부들을 보여주는 하단 프레임 절반부의 상단 사시, 섹션도이다.
도 24b는 본 발명에 따른 시뮬레이션된 복벽 및 프레임의 단면도이다.
도 25는 본 발명에 따른 시뮬레이터 내에서 수행되는 전형적인 복강경 수술 절차의 측면 입면도이다.
도 26a는 본 발명에 따른 복강경 그래스퍼(grasper) 기구의 측면 입면도이다.
도 26b는 본 발명에 따른 복강경 가위 기구의 측면 입면도이다.
도 26c는 본 발명에 따른 복강경 디섹터(dissector) 기구의 측면 입면도이다.
도 27은 본 발명에 따른 핸들로부터 분리된 복강경 디섹터 기구 샤프트의 측면 입면도이다.
도 28은 본 발명에 따른 사용 동안 외부 마이크로프로세서에 연결되는 2개의 복강경 수술용 기구들 및 인공 장기들을 포함하는 복강경 트레이너의 개략도이다.
도 29는 본 발명에 따른 회로 보드의 상면도이다.
도 30은 본 발명에 따른 변형 게이지 구성의 전기적 개략도이다.
도 31a는 본 발명에 따른 기구 핸들 어셈블리 및 샤프트 어셈블리의 측면 입상, 섹션도이다.
도 31b는 본 발명에 따른 수술용 기구의 로드의 이동 암 및 섹션의 단면도이다.
도 31c는 본 발명에 따른 수술용 기구의 로드 및 이동 암의 상단, 섹션도이다.
도 31d는 본 발명에 따른 수술용 기구의 로드 및 이동 암의 단면도이다.
도 31e는 본 발명에 따른 수술용 기구의 로드 및 이동 암의 상단, 섹션도이다.
도 32는 본 발명에 따른 복강경 트레이너 내부의 시뮬레이션된 장기들, 복강경 수술용 기구, 및 투관침의 상단 사시도이다.
도 33은 본 발명에 따른 핸들 어셈블리 상의 내부 모션 유닛을 갖는 복강경 기구의 측면 입면도이다.
도 34는 본 발명에 따른 시스템에 의해 취해지는 단계들을 순서도이다.
도 35는 본 발명에 따른 포지티브 및 네거티브 방향들 둘 모두에서 모든 축들에 대한 가속도계 교정 방법 및 방정식들의 개략도이다.
도 36은 본 발명에 따른 자력계 교정 모델의 개략도이다.
도 37은 본 발명에 따른 교정을 위한 로드 셀(load cell)에 의해 측정되는 실제 힘에 대한 측정되는 전압의 변형 계이지 교정 플롯이다.
도 38은 본 발명에 따른 타이밍을 계산하기 위한 트리밍 및 단편화(segmentation) 방법을 예시한다.
도 39는 본 발명에 따른 MARG 알고리즘, IMU 배향 추정 알고리즘 내의 데이터의 순서도이다.
도 40은 본 발명에 따른 곡률 계산들을 위해 사용되는 방정식 및 평활도 알고리즘(smoothness algorithm)을 예시한다.
도 41은 본 발명에 따른 모션 알고리즘 및 방정식의 경제를 예시하는 개략도이다.
도 42는 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 시작 페이지의 컴퓨터 스크린 샷 도면이다.
도 43a는 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 교정 스크린의 컴퓨터 스크린 샷 도면이다.
도 43b는 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 교정 스크린의 컴퓨터 스크린 샷 도면이다.
도 43c는 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 교정 스크린의 컴퓨터 스크린 샷 도면이다.
도 43d는 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 교정 스크린의 컴퓨터 스크린 샷 도면이다.
도 44는 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 레슨 선택 스크린의 컴퓨터 스크린 샷 도면이다.
도 45는 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 프리뷰(preview) 스크린의 컴퓨터 스크린 샷 도면이다.
도 46은 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 설문지 스크린의 컴퓨터 스크린 샷 도면이다.
도 47은 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 학습 모듈 스크린의 컴퓨터 스크린 샷 도면이다.
도 48은 본 발명에 따른 사용자 인터페이스 사용자 피드백 스크린의 컴퓨터 스크린 샷 도면이다.
도 49는 본 발명에 따른 데이터 흐름의 경로를 예시하는 흐름도이다.

이제 도 1 내지 도 3을 참조하면, 연수생이 안전하고 값이 싼 환경에서 복잡한 수술 동작들을 실습하는 것을 가능하게 하는 수술 트레이닝 디바이스(10)가 도시된다. 디바이스(10)는 전반적으로 환자의 몸통, 특히 복부 영역을 모방하도록 구성된다. 수술 트레이닝 디바이스(10)는 사용자로부터 실질적으로 가려지는 체강(12)을 시뮬레이션하기 위한 인클로저를 제공한다. 캐비티(12)는, 시뮬레이션된 또는 진짜 조직 또는 모델 장기들 또는 스킬 트레이닝 모델들 및 유사한 것을 수용하도록 구성되고 크기가 결정된다. 체강(12) 및 봉입된 시뮬레이션된 장기들 및/또는 모델들은, 비제한적으로, 체강(12) 내에 위치되어 발견되는 시뮬레이션된 조직 또는 모델들에 대한 에너지-기반 융합 및 커팅 디바이스들 및 가위들, 그래스퍼들, 및 디섹터들과 같은, 실제 수술용 기구들을 사용하여 수술 기술들 및 절차들을 실습하기 위해 투관침들과 같은 디바이스들을 이용하여 사용자에 의해 관통되는 관통가능 조직 시뮬레이션 영역(14)을 통해 액세스된다. 수술 트레이닝 디바디스(10)는 복강경 또는 다른 최소 침습 수술 절차들을 실습하기 위하여 특히 적합하다.

계속해서 도 1을 참조하면, 수술 트레이닝 디바이스(10)는 베이스(18)에 연결되고 이로부터 이격되는 상단 커버(16)를 포함한다. 상단 커버(16)는 일체로 형성된 의존(depending) 부분을 포함하며, 베이스(18)는 위쪽으로 연장하는 부분을 포함하며, 이들 둘 모두는 수술 트레이닝 디바이스(10)의 측벽들 및 후방 벽을 형성하도록 협력한다. 수술 트레이닝 디바이스(10)는 캐비티(12)를 개방하는 문을 형성하기 위하여 베이스(18)에 힌지 결합되는 전방 벽(20)을 포함한다. 전방 벽(20)은 캐비티(12)에 대한 측방의 측면 액세스를 제공하는 전방 개구부(22)를 포함하며, 이는 질 자궁 절제술 및 항문경유 절차들을 실습하는데 유용하다. 전방 벽(20)은 도 1에서 폐쇄 위치로 도시되며, 도 2 내지 도 3에서 개방 위치로 도시된다. 래치(latch)(24)가 제공되며, 이는 상단 커버(16)로부터 조직 시뮬레이션 영역(14)을 릴리즈하도록 구성된다. 다른 릴리즈 버튼이 문을 개방하도록 구성된다. 조직 시뮬레이션 영역(14)은 환자의 전방 표면을 나타내며, 상단 커버(16)와 베이스(18) 사이의 캐비티(12)는 장기들이 존재하는 환자의 내부 복부 영역을 나타낸다. 상단 커버(16)는 조직 시뮬레이션 영역(14)을 수용하도록 구성된 개구부를 포함한다. 조직 시뮬레이션 영역(14)은 주입된 복부를 시뮬레이션하기 위하여 외부로부터 볼록하다. 조직 시뮬레이션 영역(14)은 그 전체가 참조로서 본원에 통합되며 Applied Medical Resources Corporation에게 허여된 미국 특허 제8,764,452호에서 설명되는 바와 같이 근육, 지방 및 다른 층들을 나타내는 다수의 층들을 포함한다. 조직 시뮬레이션 영역(14)이 이하에서 더 상세하게 설명될 것이다. 베이스(18)는, 캐비티(12) 내부에서 하단 표면으로부터 위쪽으로 연장하는 도 3에 도시된 레일(rail)들(26)을 포함한다. 레일들(26)은 시뮬레이션된 또는 진짜 조직을 운반하는 트레이(미도시)를 수용하도록 구성된다. 트레이는 복수의 장기들을 포함하거나 및/또는 유체 또는 하이드로겔로 만들어진 시뮬레이션된 장기들 등을 보유하는 장치에 대하여 유용하다. 트레이는 전방 개구부를 통해 레일들 상에 위치되며, 그런 다음 이는 그 위에서 캐비티(12) 내로 슬라이딩된다. 트레이는 인공 장기들이 지지되는 베이스를 포함한다. 이러한 베이스는 복강경 트레이너의 하단 바닥 위에 위치된다. 특정 깊이를 갖는 맞춤화된 트레이는, 선택된 수술 절차의 요구들에 따라 적절한 깊이의 트레이를 선택함으로써 레일들에 대하여 장기들의 높이가 조정되는 것을 가능하게 한다. 레일들은 유익하게는 더 깊은 트레이들이 더 많은 인공 장기들을 운반하는 것을 가능하게 하거나 또는 시뮬레이션된 복벽과 인공 장기들의 상단 사이의 거리를 맞춤화하는 것을 가능하게 한다. 더 얕은 트레이에 의해 제공되는 바와 같은 더 짧은 거리는 수술용 기구들에 대한 더 작은 작업 공간을 제공하며, 절차의 난이도를 증가시키거나 및/또는 절차의 사실성을 증가시킬 수 있다. 따라서, 레일들은, 인공 장기들에 대한 제 1 플랫폼으로서 간주되는 트레이너의 하단 바닥과는 다른 인공 장기들에 대한 제 2 플랫폼을 허용한다. 제 2 플랫폼은 그 안에 인공 장기들을 위치시키는 트레이들을 교환하고 트레이를 레일들(26) 상으로 슬라이딩시킴으써 조정가능하다. 전반적으로 참조 번호 28에 의해 표시되는 발광 다이오드(LED)들의 스트립과 같은 조명들, 센서들 및 비디오 카메라들이 또한 모두 캐비티(12) 내에 제공될 수 있다. 수술 트레이닝 디바이스(10)에는 착탈가능 어댑터(30)가 또한 구비된다. 어댑터(30)는 상단 커버(16)와 베이스(18) 사이에서 연장하며 이들에 연결된다. 어댑터(30)는, 원통형 형상이며, 시뮬레이션된 질 또는 결장과 같은 시뮬레이션된 장기를 연결하도록 크기가 결정되고 구성되며, 비제한적으로, 질 자궁 절제술 및 항문경유 절차들을 포함하는 측방 액세스 절차들에 대하여 유용한 개구(32)를 포함한다. 루멘-형상의 인공 장기가 어댑터에 연결될 때, 개구(32)는 루멘 내부와 연통한다. 전방 벽(20) 내의 개구부(22)가 또한 루멘 내부와 연통하여 트레이너 외부로부터 루멘 내로의 액세스를 제공한다. 어댑터(30)는 상단 커버(16) 및 베이스(18) 둘 모두 내의 프롱(prong)들에 연결된다. 연결될 때, 어댑터(30)의 개구는 전방 벽(20) 내의 개구부(22)와 정렬되며, 전방 벽(20) 뒤에 위치된다. 전방 벽(20)의 후면은 어댑터(30)를 수용하도록 구성되고 크기가 결정된 리세스(recess)를 포함할 수 있으며, 이는 이것을 전방 벽(20)의 전방 측면과 실질적으로 동일 평면으로 만들 수 있다. 전방 벽(20)은, 폐쇄되고 잠길 때, 또한 어댑터를 안전하게 유지하는데 도움을 주며, 특히 절차가 인공 장기 상에 상당한 힘이 인가될 것을 요구하는 경우에 그러하다. 어댑터(30)는, 어댑터가 수술 트레이닝 디바이스에 연결될 때, 전방 벽(20) 내의 개구부(22)가 커버되고 광이 캐비티 내로 진입하는 것이 허용되지 않도록, 개구(32)를 갖지 않으며 비어 있는(blank) 어댑터와 상호교환이 가능하다. 비어 있는 어댑터는, 시뮬레이션이 캐비티에 대한 측방 액세스를 요구하지 않을 때 이용된다. 베이스(18)는 일반적인 환지 체위, 환자 높이 및 각도들에 맞추기 위한 높이 조정가능 레그(leg)들(34)을 더 포함한다. 일 변형예에 있어서, 레그들(34)은 하드웨어 둘레에 몰딩된 부드러운 실리콘으로 만들어진다. 하드웨어는 캡 나사, 티 너트(tee nut) 및 스페이서(spacer)를 포함한다. 나일론으로 만들어진 스페이서(spacer)는, 각각의 레그가 동일한 높이가 되도록 일단 나사 결합되면, 베이스의 하단과 접촉하는 하드 정지부(hard stop)를 제공한다. 티 너트(tee nut)는, 캡 나사로부터 독립적으로 실리콘 풋(silicone foot)이 회전하는 것을 방지하기 위하여 실리콘 풋을 잡기 위하여 사용된다. 레그들의 각각의 원위 단부에는 실리콘 몰딩된 풋이 구비된다. 실리콘 풋들은 반-구형이며, 부드러운 실리콘 조성물 때문에 유닛의 자체-수평 및 감쇠된 진동들을 허용한다.

수술 트레이닝 디바이스(10)는, 높은 체질량 지수를 갖는 환자들과 같은 상이한 신체 유형들을 시뮬레이션하기 위한 능력을 갖는 훌륭하고 간단한 설계를 갖는다. 트레이너(10)는 동시에 한 명 이상의 사람에 의해 사용될 수 있으며, 다양한 일반적인 절차들에 대한 투관침/포트 배치를 수용하기 위한 조직 시뮬레이션 영역 내의 큰 영역을 갖는다. 디바이스(10)는 미리-주입된(pre-insufflated) 복부와 유사하게 구성되며, 따라서, 단순한 박스-형의 조직 시뮬레이션 영역들을 갖거나 또는 주입된 복부를 시뮬레이션하도록 만곡된 큰 조직 시뮬레이션 영역들을 갖지 않는 다른 트레이너들보다 해부학적으로 더 정확하다. 내부 캐비티(12)는, 수분 있거나/젖은 진짜 장기들 또는 하이드로겔 재료로 만들어진 시뮬레이션 장기들이 전기 수술 기술들의 실습에서 사용될 수 있도록, 캐비티(12) 내로 레일들(26) 상에서 슬라이딩할 수 있는 트레이를 수용하도록 구성된다. 레일들(26)은 또한 유익하게는 삽입된 트레이의 바닥이 조직 시뮬레이션 영역에 더 가깝게 존재하는 것을 가능하게 하여 그 사이의 수직 거리를 감소시킨다. 디바이스(10)는 또한 한 사람에 의해 편리하게 휴대가 가능하다.

수술 트레이너(10)는, 수술 절차를 겪는 환자의 시뮬레이션에서 다양한 수술 절차들 및 그들의 관련된 기구들을 교습하고, 실습하며, 증명하기 위한 유용한 툴이다. 수술용 기구들은 조직 시뮬레이션 영역(14)을 통해서 캐비티(12) 내로 삽입된다. 다양한 툴들 및 기술들이, 상단 커버(16)와 베이스(18) 사이에 위치된 시뮬레이션된 장기들 또는 실습 모델들에 대해 모조 절차들을 수행하기 위해 상단 커버(16)를 관통하는데 사용될 수 있다. 모니터에 이미지를 전달하기 위한 다양한 시각적 시스템들에 연결될 수 있는 외부 비디오 디스플레이 모니터가 제공될 수 있다. 예를 들어, 비디오 모니터 또는 컴퓨터에 연결된 조직 시뮬레이션 영역(14)을 통해 삽입된 복강경이 시뮬레이션된 절차를 관찰하고, 기록하며 분석하기 위하여 사용될 수 있다. 절차에서 사용되는 수술용 기구들이 또한 센서화되고 컴퓨터에 연결될 수 있다. 또한, 시뮬레이션된 절차를 기록하기 위하여 비디오 레코딩이 복강경을 통해 제공된다.

조직 시뮬레이션 영역이 만들어질 수 있는 다수의 방식들이 존재한다. 하나의 예시적인 변형예는, 복벽으로서 시뮬레이션되는 조직 시뮬레이션 영역이다. 이전의 버전들은 인체 복벽 내에 존재하는 상이한 유형들의 조직들의 모습 및/또는 느낌을 시뮬레이션하기 위하여 상이한 유형들의 평면 폼(foam) 및/또는 시트들의 층들을 사용하여 왔다. 복벽을 시뮬레이션하는 시트들은 하나 이상의 방향으로 만곡된다.

이전의 버전들의 하나의 문제점은, 시뮬레이션된 복벽이 사용 동안 시뮬레이션된 복벽의 붕괴 또는 좌굴(buckling)을 방지하기 위하여 어떤 유형의 지지 구조체를 필요로 한다는 점이다. 시뮬레이션된 복벽을 홀딩하는 지지 구조체는 전반적으로 시뮬레이션된 복벽의 전체적인 느낌 및 시각적 효과를 손상시키고, 보통 시뮬레이션된 절차들 동안, 특히 투관침 배치 동안 방해가 된다.

이러한 유형의 시뮬레이션된 복벽의 미감적 단점은, 폼이 오로지 하나의 방향으로만 만곡되도록 만들어질 수 있다는 점이며, 이는 그것의 사실성을 크게 손상시킨다. 실제 주입된 복부는 다수의 방향들로 만곡되며, 이는 더 살아 있는 것 같은 시뮬레이션을 생성하기 위한 본 발명의 목적이다.

사실적인 곡률 및 랜드마크들을 갖는 복벽은 적절한 포트 배치의 트레이닝을 위하여 바람직하다. 적절한 포트 배치는 복강에 대한 안전한 액세스, 및 시뮬레이션된 수술 절차 전체에 걸쳐 주요한 해부학적 구조체들을 액세스하기 위한 적절한 삼각 측량을 가능하게 한다.

수술 트레이닝 디바이스(10)와 함께 사용하기 위한 시뮬레이션된 복벽 및 그것의 제조 방법이 이제 더 상세하게 설명될 것이다. 시뮬레이션된 복벽은, 추가적인 내부 또는 외부 지지 구조체들을 필요로 하지 않으며 적절한 랜드마크들을 갖는 완전히 볼록한 표면의 시각적 매력을 갖는 계층화된 폼 복벽이다. 시뮬레이션된 복벽을 만드는 방법은 접착제를 사용하여 폼의 다수의 층들을 적층하는 단계를 수반한다. 폼의 각각의 후속 층이 부가됨에 따라, 전체 구조체가 더 강성이 된다. 몇몇 층들이 부가된 이후에, 시뮬레이션된 복벽은, 심지어 심각하게 변형된 이후에도 그것의 원래 형상으로 다시 튀어 오르는 경향을 가질 것이며, 투관침들에 의한 사실적인 천공을 가능하게 하기에 충분한 강성을 유지할 것이다. 시뮬레이션된 복벽은 주입된 인체 복부의 볼록한 시각적 외관을 갖는다. 또한, 본 발명의 시뮬레이션된 복벽은 사용자가, 비사실적인 아래의 지지 구조체들로부터의 간섭 없이 그것의 표면을 통해 어느 곳이라도 투관침을 위치시키는 것을 가능하게 한다. 시뮬레이션된 복벽은 반복 사용을 견딜 수 있다. 이전의 시뮬레이션된 복부들은 지지 폼 재료들에 결합되지 않은 고무-형 피부 층을 가지며, 이는 단지 1번 또는 2번의 사용 이후에 마모를 나타내는 시뮬레이션된 복벽을 야기한다. 아래의 폼 층에 기계적으로 결합된 실리콘으로 구성된 피부 층이 생성되었으며 시뮬레이션된 복벽 내로 통합되었다. 실리콘이 아래의 폼과 단단하게 결합되기 때문에, 훨씬 더 내구성이 있는 피부 층이 실현되며, 복벽이 교체되는 주기를 감소시킴으로써 비용이 절감된다. 추가로, 외부 피부 층이 아래의 층들에 결합되지 않는 이전의 버전들에 있어서, 포트 배치 동안 비사실적인 공간들이 시뮬레이션된 복벽 층들 사이에서 생긴다. 본 발명의 이러한 이슈들을 제거한다. 시뮬레이션된 복벽에 형상을 제공하기 위한 방법이 개발되었다. 이러한 방법은 전술한 목표들을 충족시키며, 도면들을 참조하여 설명된다.

방법은 볼록한 폼 시트들을 형성하고 이들을 결합하기 위한 진공 몰드의 사용을 수반한다. 프로세스에 있어서, 폼 시트가 진공 몰드 상에 위치되며, 프레임을 가지고 제 위치에 홀딩된다. 그런 다음, 진공 펌프가 턴 온되고, 열이 폼에 인가된다. 열은 폼을 이완시켜서, 폼이 휘고(yield) 진공 흡입에 기인하여 몰드 캐비티 내로 스트레칭되고 몰드 캐비티에 맞춰지는 것을 가능하게 한다. 스프레이 접착제가 몰드 내의 폼 및/또는 폼의 새로운 시트에 적용된다. 다음으로, 진공이 제 1 층을 통해 폼의 제 2 층 상에 작용할 수 있도록 다수의 홀(hole)들이 폼의 제 1 층을 통해 뚫린다. 홀-뚫기(hole-poking) 및 접착제 적용의 순서는 역전될 수 있으며, 프로세스는 여전히 작동할 것이다. 프레임이 제거되며, (접착면이 위로 향해진 상태로 계속해서 제 위치에 있는 제 1 폼 층을 갖는) 진공 몰드 상으로 폼의 다음 시트가 접착면이 아래로 향하도록 위치되며, 프레임이 교체된다. 다시, 진공 펌프가 턴 온되며, 열이 상단 폼 층에 인가된다. 2개의 폼 층들이 접촉하게 됨에 따라, 이들이 함께 결합된다. 그런 다음, 이러한 프로세스가 각각의 희망되는 폼 층에 대하여 반복된다. 각각의 폼 층의 부가를 가지고, 시뮬레이션된 복벽은 강도를 획득한다.

일단 희망되는 폼 층 구성이 완료되면, 시뮬레이션된 복벽이 복벽 프레임 내로 삽입된다. 복벽 프레임은, 상단 및 하단 프레임 부분들 사이에 시뮬레이션된 복벽을 놓고 압박함으로써 시뮬레이션된 복벽을 주변부 둘레에 고정하며, 사용자가 수술 시뮬레이터 인클로저(enclosure)에 벽을 용이하게 설치하고 제거하는 것을 가능하게 하는, 2-피스 컴포넌트이다. 복벽 프레임의 기하구조는, 시뮬레이션된 복벽이 그 사이에 압박되는 주변부를 따라 각진 채널을 사용함으로써 시뮬레이션된 복벽의 볼록한 형태 및 느낌에 대한 추가적인 지지를 부가한다.

이하에서 설명되는 방법은, 부분적으로, 만곡되게 만들어진 표면들을 연속적으로 함께 접착함으로써 형성되는 굽은 적층 메커니즘에 의존한다. 각각의 추가적인 층을 가지고 희망되는 곡률을 유지하는 구조체가 나타난다.

방법은 만곡된 표면들을 달성하기 위하여 진공 성형을 사용한다. 이러한 제 2 방법에서, 폼의 평면 시트들이 네거티브 캐비티 몰드 위에 위치되며, 프레임이 기밀 밀봉을 만들기 위하여 폼 위에 위치되고, 진공 몰드가 진공 배기된다. 진공이 끌어 당겨질 때, 열이 폼에 인가되며, 이는 폼이 휘고 몰드 캐비티 내로 스트레칭되는 것을 가능하게 한다. 새로운 층이 부가되어야 할 때, 다수의 홀들이 이전에 형성된 폼 층들을 관통하여 뚫린다. 층들이 전체 만곡 표면에 걸쳐 결합을 형성하도록 접착제가 층들 사이에 적용된다.

폼의 몇몇 층들이 함께 적층된 이후에, 작업물이 몰드의 만곡된 형상을 유지하기 시작한다. 층들을 부가하거나 또는 제거함으로써, 폼 층의 촉각적인 반응이 더 살아 있는 것 같은 느낌을 위하여 조정될 수 있다.

일단 희망되는 폼 층 구성이 완료되면, 시뮬레이션된 복벽은 복부 벽 프레임 내로 삽입되며, 복부 벽 프레임은, 마찰 결합 또는 압축 결합 맞물림 또는 유사한 상태의 상단 및 하단 프레임 컴포넌트들에 의해 생성되는 각진 채널에서 폼 층들을 압박함으로써 시뮬레이션된 복벽을 주변부를 따라 고정하는 상단 및 하단 프레임으로 구성된 2-피스 시스템이다. 프레임의 설계는, 프레임의 주변부를 수술 시뮬레이터 인클로저에 스냅(snap)함으로써 사용자가 용이하게 프레임을 수술 시뮬레이터 인클로저에 설치하고 이로부터 제거하는 것을 가능하게 한다. 복벽 프레임의 기하구조는, 시뮬레이션된 복벽이 그 사이에 압박되는 주변부를 따라 각진 채널을 사용함으로써 시뮬레이션된 복벽의 볼록한 형태에 대한 추가적인 지지를 부가한다. 프레임의 각진 채널은 시뮬레이션된 복벽의 자연스러운 형상을 따른다. 단순하게 시뮬레이션된 복벽을 2개의 평면 프레임 피스들 사이에 압박하는 것이 볼록한 형태에 대한 상당히 증가된 지지를 야기하며, 시뮬레이션된 복벽의 사실적인 느낌을 생성하고, 유익하게는 정상 사용 동안 시뮬레이션된 복벽의 원치 않는 반전을 방지한다.

도 4를 참조하면, 연수생이 안전하고 값이 싼 환경에서 복잡한 수술 조종들을 실습하는 것을 가능하게 하는 복강경 절차에 대한 트레이너 또는 수술 시뮬레이터(10)라는 명칭의 수술 트레이닝 디바이스가 도시된다. 이러한 시뮬레이터들(10)은 전반적으로, 투관침(112)으로서 일반적으로 지칭되는 수술용 액세스 디바이스를 통해 액세스될 수 있는 이상에서 설명된 바와 같은 조명되는 환경을 포함하는 인클로저(111)로 구성된다. 인클로저는 수술 환경을 복제하도록 구성되고 크기가 결정된다. 예를 들어, 시뮬레이터는, 주입된 복강으로 나타날 수 있으며, 비제한적으로, 그래스퍼들, 디섹터들, 가위 및 심지어 에너지-기반 융합 및 커팅 디바이스들과 같은 실제 수술용 기구들(114)을 사용하여 조작되고 "수술"될 수 있는 시뮬레이션된 장기들(113)을 포함할 수 있다. 추가적으로, 인클로저(10)는 시뮬레이션의 사실성을 개선하기 위한 시뮬레이션된 복벽(115)을 포함할 수 있다. 시뮬레이션된 복벽(115)은 제 1 진입 및 투관침(112) 배치의 실습을 가능하게 하며, 유익하게는 시뮬레이션된 복벽을 통해 움직이는 기구들에 대한 사실적인 촉각적 느낌을 제공한다.

도 5를 참조하면, 하나의 방향으로 만곡된 표면(116)이 도시된다. 시장의 현재의 제품들 중 다수는 도 5에 도시된 바와 같이 오로지 하나의 방향으로만 만곡된 시뮬레이션된 복벽을 사용한다. 이러한 형상은, 몇몇 방향들로 만곡된 주입된 복부의 실제 형상의 근사형이다. 또한, 도 5에 도시된 바와 같이 하나의 방향으로 만곡된 시뮬레이션된 복벽은 2개의 방향들에서 만곡된 형상만큼 구조적으로 양호하지 않다. 오로지 하나의 방향으로만 만곡된 시뮬레이션된 복벽 설계들은 흔히, 십자형 보강 척추 또는 지지대와 같은 주변 프레임 이상의 추가적인 내부 지지 구조체의 사용을 필요로 한다. 도 6은 2개의 방향들로 만곡된 표면(116)을 도시하며, 이는 오로지 하나의 방향으로만 만곡된 표면보다 더 사실적이며 또한 이보다 더 구조적으로 양호하다. 본 발명의 시뮬레이션된 복벽(14)은 도 6에 도시된 바와 같이 2개의 방향들로 만곡된다.

이상을 고려하면, 본 발명은 내부 지지 구조체들에 대한 필요성을 제거하며, 동시에 실제 복벽을 더 밀접하게 모방하는 시각적인 모습 및 촉각적인 느낌을 갖는 형상을 생성하는 것을 목적으로 한다.

이제 도 7을 참조하면, 베이스(123), 공기 배출구(124), 프레임(125), 및 메인 몸체(126)로 구성된 네거티브 진공 몰드의 분해도가 도시된다. 도 8은 동일한 진공 몰드의 분해 섹션도를 도시한다. 이러한 도면에서, 공기 홀들(127)이 캐비티(128)를 관통하는 것이 보여진다. 도 9는, 메인 몸체(126)와 프레임(125) 사이의 플리넘(plenum) 밀봉부(131)뿐만 아니라, 베이스(123)와 메인 몸체(126) 사이의 프레임 밀봉부(130), 메인 몸체(126)와 베이스(123) 사이에 생성된 플리넘(129)을 보여주는, 진공 몰드의 어셈블리된 섹션도를 도시한다.

이제 도 10을 참조하면, 폼 시트(132)가 메인 몸체(126) 상에 위치될 준비가 되고 프레임(125)을 가지고 제 위치에 홀딩되는 상태의 진공 몰드가 도시된다. 도 11a는 메인 몸체 내부에 위치되어 형성되고 프레임(125)에 의해 커버되기 이전의 평면 폼 시트(132)를 도시한다. 도 11b는 플리넘에 걸친 진공의 인가 이후의 형성된 폼 시트(133)를 도시한다. 형성 프로세스 동안, 공기는 배출구(124)를 통해 배기되며, 이는 플리넘(129) 내에 네거티브 압력을 생성한다. 이러한 네거티브 압력은 공기 홀들(127)을 통해 작용하며, 평면 폼 시트(132)를 캐비티(128)의 내부 표면을 향해 흡입한다. 공기가 배출구(24)를 통해 배기되는 동안, 열이 폼의 상단에 인가되며, 이는 폼이 스트레칭되고 캐비티의 표면과 완전히 접촉하는 것을 가능하게 한다.

도 12는 작업물에 부가되는 폼 층(132)의 분해 섹션도를 도시한다. 진공 몰드 내에서 형성되기 이전에, 흡입이 그것의 두께를 통해 작용하고 그에 따라서 평면 폼 시트(132)를 캐비티 내로 당기는 것을 가능하게 하기 위하여 다수의 홀들(142)이 형성된 폼 층(133)을 관통해 뚫려야만 한다. 또한, 진공 몰드 내에 배치하기 이전에, 평면 폼 시트(132)의 밑면에 대해서뿐만 아니라 형성된 폼 층(133)의 상단 측면에 접착제가 적용되어야만 한다. 도 13a 내지 도 13b는, 동시에 형성되며 형성된 폼 시트(133)에 적층되어 그에 따라서 미리 만들어진 폼 층들(134)을 형성하기 시작하는 평면 폼 시트(132)를 도시한다. 다시, 상이한 유형들 및 컬러들의 폼이 실제 복벽 내에 존재하는 컬러들 및 텍스처들을 시뮬레이션하기 위하여 사용될 수 있다.

이러한 프로세스의 분해도는 도 14에서 몇몇 반복들 이후에 도시되며, 여기에서 평면 폼 시트(132)는 프레임(125)을 사용하여 복수의 미리 만들어진 폼 층들(134)에 대하여 눌릴 것이다. 도 15a는 진공 성형 이전의 전술한 셋업의 붕괴된 도면을 도시하며, 도 15b에서는 진공 성형 이후의 도면을 도시한다. 다시, 층들을 부가하는 사이에, 미리 만들어진 폼 층들(134)을 관통하는 복수의 작은 홀들(142)을 뚫는 것뿐만 아니라 미리 만들어진 폼 층들(134)의 상단에 그리고 다음의 평면 폼 층(132)의 밑면에 접착제를 적용하는 것이 필수적이다.

이제 도 16을 참조하면, 피부 폼 층(137) 및 경화되지 않은 실리콘 층(138)을 보여주는 피부 층의 분해도가 관찰된다. 도 17a는 경화되지 않은 실리콘 층(138) 상의 제 위치의 피부 폼 층(137)을 도시한다. 실리콘이 폼 상에서 경화될 때, 이는 약간 다공성의 폼 재료와의 기계적인 결합을 생성한다. 일단 실리콘이 완전히 경화되면, 초과물이 트리밍(trim)되어 도 17b에 도시된 트리밍된 피부 층(139)을 야기한다.

도 18은, 진공 몰드 메인 몸체(126), 메인 몸체(126)를 향한 실리콘 측면을 갖는 트리밍된 피부 층(139), 프레임(125), 미리 만들어진 폼 층들(134) 및 층들을 함께 누르기 위하여 사용되는 가중 플러그(140)의 분해도를 도시한다. 도 19a는, 몰드 내의 공기의 배기 이전의, 프레임(125)에 의해 진공 몰드의 메인 몸체(126) 상에서 제 위치에 홀딩되는 트리밍된 피부 층(139)을 도시한다. 도 19b는 진공 몰드의 캐비티 내로 당겨진 트리밍된 피부 층(139)을 도시하며, 여기에서 미리 만들어진 폼 층들(134)은 적용된 접착제를 갖거나 또는 갖지 않고 가중 플러그(140)에 의해 캐비티 내로 아래로 눌려질 준비가 되어 있다. 도 19c는 트리밍된 피부 층(139)의 상단 상에서 캐비티 내로 위치된 미리 만들어진 폼 삽입부들(134)을 도시한다. 도 19d는 프로세스의 최종 단계로서, 미리 만들어진 폼 삽입부(134)의 상단 상의 가중 플러그(140)의 배치를 도시한다.

도 20a 및 도 20b는, 시뮬레이션된 복벽 프레임 상단 및 하단 절반부들(143, 144)에 의해 그것의 에지들이 묶이기 이전의, 그것의 완성된 상태의 최종 시뮬레이션된 복벽(141)의 똑바른 섹션도 및 뒤집어진 섹션도를 도시한다. 시뮬레이션된 복벽(141)은 약 12-15 센티미터 폭 곱하기 약 15-18 센티미터 길이이며, 돔형의 시뮬레이션된 복벽의 면적은 약 250-280 제곱 인치 사이이다. 큰 면적은 다수의 투관침 포트들이 위치되는 것을 가능하게 할 뿐만 아니라, 이들이 시뮬레이션된 복벽 상의 어느 곳이라도 위치될 수 있게 한다. 시뮬레이션된 복벽은 또한, 비만 환자 및 소아 환자들에 대하여 구성된 것들을 포함하여 다른 시뮬레이션된 복벽들과 상호교환이 가능하다. 또한, 큰 시뮬레이션된 복벽은 복강경, 최소 침습 절차들을 실습하는 것에 한정되는 것이 아니라, 유익하게는 개복 절차들이 시뮬레이션된 복벽을 통해 수행되는 것을 허용한다.

도 21은 시뮬레이션된 복벽 프레임(143, 144) 내로 세팅된 시뮬레이션된 복벽(141)을 도시한다. 그런 다음, 이러한 유닛은 복강경 트레이너 내로 고정된다. 도 22는, 상단 프레임(143) 및 하단 프레임(144)을 포함하는 프레임 어셈블리 및 시뮬레이션된 복벽(141)의 분해도를 도시한다. 상단 프레임(143) 및 하단 프레임(144)은, 재사용가능 프레임 시스템의 경우에 나사들을 통해서 함께 어셈블리될 수 있거나, 또는 열 고정(heat staking) 또는 다른 저렴한 어셈블리 방법에 의해 함께 스냅될 수 있다.

도 23을 참조하면, 시뮬레이션된 복벽 프레임(145) 내의 주요 특징들 중 하나는, 그 안에 시뮬레이션된 복벽(141)이 압박되는 각진 채널(146)이다. 채널(146)의 각도는 시뮬레이션된 복벽(141)의 윤곽을 따르며, 이는 볼록한 시뮬레이션된 복벽(141)을 형성하고 이에 대한 지지를 크게 증가시킨다. 그에 반해서, 2개의 평면 프레임들 사이에 압박되고 유지되는 시뮬레이션된 복벽(141)은 상대적으로 더 약하며 사용 동안 반전되거나/붕괴될 가능성이 더 크다.

도 24a는 하단 프레임(144)의 주변부 둘레로 이격된 돌출부들(147)을 도시한다. 이러한 유지 돌출부들(147)은 또한 상단 프레임(143) 상에, 또는 프레임 절반부들(143, 144) 둘 모두 상에 존재할 수도 있다. 이러한 유지 돌출부들(147)은, 시뮬레이션된 복벽이 프레임 상단(143)과 프레임 하단(144) 사이에 압박됨에 따라 시뮬레이션된 복벽을 누르거나 또는 시뮬레이션된 복벽을 물어서 시뮬레이션된 복벽 프레임(145) 내에서의 시뮬레이션된 복벽(141)의 추가적인 유지를 제공한다. 도 24b를 참조하면, 시뮬레이션된 복벽(141)은 2개의 프레임 절반부들(143, 144) 사이에 압박되며, 유지 돌출부(147)에 의해 뚫린다.

본원에서 구조적 일체성을 갖는 만곡된 표면을 생성하기 위하여 미리 만들어진 폼 시트들을 계층화하기 위한 하나의 방법이 설명되었지만, 사용자가 그들의 전체 표면에 걸쳐 서로 부착된 다수의 만곡된 층들을 순차적으로 구축하는 것을 가능하게 하는 주조 몰드를 포함하여 다른 방법들이 또한 본 발명의 범위 내에 속한다는 것을 주목해야만 한다.

수술 트레이닝 디바이스(10)가 트레이너의 맨 꼭대기에서 제 위치에 있는 시뮬레이션된 복부 기구를 가지고 어셈블리된 이후에, 복강경 또는 내시경 기구들이 본 발명의 수술 트레이닝 디바이스(10)를 사용하여 모조 수술들을 수행하기 위해 사용된다. 일반적으로, 실제 해부학적 특징부들을 나타내도록 구성되고 크기가 결정된 인공 조직 구조체들 및 장기들, 스킬-특정 모델들 또는 하나 이상의 스킬 실습 스테이션들이 트레이너(10) 내부에 위치된다. 본 발명의 수술 트레이닝 디바이스(10)와 같은 수술 시뮬레이터들은, 이들이 사용자에 대한 피드백을 포함할 때 특히 유용하다. 모조 절차에서, 사용자의 수행은, 시뮬레이션된 환경 내로의 다양한 센싱 기술들의 통합을 통해 모니터링되고, 기록되며, 사용자 피드백의 형태로 해석된다. 본 발명은, 트레이너 캐비티 내부에 위치된 시뮬레이션된 조직 및 유사한 것에 대하여 사용자에 의해 인가되는 힘 및 모션을 모니터링할 수 있는 저비용의 센서화된 기구들을 제공한다. 센서화된 기구들을 마이크로프로세서, 메모리 및 비디오 디스플레이에 연결되며, 비제한적으로 수술 기구들 상에 위치된 센서들을 포함하여 다양한 센서들로부터 데이터를 수신하고, 데이터를 분석하며, 사용자를 교습하고 트레이닝시키는 것을 보조하기 위한 적절한 피드백을 제공하도록 구성된다. 본 발명은, 비제한적으로, 그래스퍼들, 디섹터들, 가위, 및 바늘 드라이버를 포함하는 다수의 수술용 기구들 및 액세서리들과 함께 이용될 수 있다. 모조 수술로부터 수집되는 데이터는 적절한 피드백을 제공하기 위하여 다른 연수생들의 수행 또는 숙련된 외과의의 수행과 연수생의 수행을 비교하기 위하여 사용된다. 이러한 시스템은 연수생의 스킬 획득의 속도를 개선할 수 있으며, 결과적으로, 수술 결과들 및 스킬들을 개선할 수 있다.

본 발명은 변형 게이지들과 같은 다양한 기본 센싱 원리들 및 기술들을 사용하는 다수의 센싱 시스템들을 사용한다. 예를 들어, 변형 게이지는 일반적으로 가요성 받침에 의해 지지되는 금속성 호일 패턴으로 구성된다. 관심이 있는 구조체에 적절하게 인가될 때, 구조체가 경험하는 응력들 및 변형들은 금속 호일 패턴 상의 인장, 압축 또는 비틀림으로서 변형 게이지로 전달된다. 이러한 기계적 자극들이 호일 패턴의 기하구조를 변경하며, 결과적으로, 측정될 수 있는 호일 패턴의 전기 저항의 변화를 초래한다. 변형 게이지들의 사용에 중요한 추가적인 측면은 이들이 사용되는 구성이다. 변형 게이지들은 전형적으로, 2개의 병렬 전압 분배기들로 구성된 일반적으로 휘트스톤 브리지로서 알려진 전기 회로로 배선된다. 이러한 구성에 있어서, 회로의 전압 분배기들의 중심에서 전기 노드들 사이의 차이가 증폭되고 측정된다. 변형 게이지들 둘 모두가 회로로 배선되고 관심이 있는 물체에 적용되는 구성은 센서 시스템이 실제로 측정하는 것이 어떠한 부하들인지를 결정한다. 예를 들어, 축방향 변형을 측정하기 위하여, 2개의 변형 게이지들은 컴포넌트의 대향되는 측면들 상에 정렬되며, 또한 이들이 노드를 공유하지 않도록 브리지 회로의 대향되는 측면들 상에 배선된다.

이제 도 25를 참조하면, 안전하고 값이 싼 환경에서 연수생이 복잡한 수술 조종들을 실습하는 것을 가능하게 하는 복강경 절차들에 대한 수술 시뮬레이터들(10)이 개발되었다. 이러한 시뮬레이터들은 전반적으로, 투관침들(212 및 213)으로서 일반적으로 지칭되는 수술용 액세스 디바이스들을 통해 액세스될 수 있는 조명되는 환경을 포함하는 캐비티(12)로 구성된다. 인클로저는, 비제한적으로, 그래스퍼들, 디섹터들, 가위 및 심지어 에너지-기반 융합 및 커팅 디바이스들과 같은 실제 수술용 기구들(216 및 217)을 사용하여 조작되고 "수술"될 수 있는 시뮬레이션된 장기들(214)을 포함하는 주입된 복강과 같은 수술 환경을 복제하도록 구성되고 크기가 결정된다. 복강경들/내시경들 또는 다른 카메라들(215)은 시뮬레이션된 복벽을 통해 캐비티 내로 삽입된다. 더 진보된 시뮬레이터들은 또한 사용자의 수행을 기록하고 피드백을 제공하기 위하여 다양한 센서들을 사용할 수 있다. 이러한 진보된 시스템들은, 비제한적으로, 모션 경로 길이, 모션의 평활도(smoothness), 모션의 경제성, 힘 등을 포함하는 본원에서 메트릭들로서 지칭되는 다양한 파라미터들을 기록할 수 있다.

이상을 고려하면, 본 발명은 연수생에 의해 인가되는 힘을 모니터링하고, 수집된 정보를 해석하며, 피드백 및 적절한 교습을 통해 사용자의 수행을 개선하기 위하여 이를 사용하는 것을 목적으로 한다. 본 발명 자체는 사용자에 의해 인가되는 힘을 모니터링하고 수집하기 위한 방법들에 초점을 맞춘다.

도 26a, 도 26b, 및 도 26c를 참조하면, 각기 그래스퍼(218), 디섹터(219) 및 가위(220)를 포함하는 다양한 복강경 기구들이 도시된다. 이러한 디바이스들은, 기능적으로는 상이하더라도, 일반적으로 특정한 주요 특징들을 공유한다. 각각의 기구는, 기구의 동작가능 원위 단부를 제어하는 핸들(221)을 포함한다. 핸들의 작동은 사용되는 기구의 유형에 기초하여 그래스핑, 절개 또는 커팅을 수행하기 위하여 조-형(jaw-like) 팁을 개방하고 폐쇄한다. 추가적으로, 기구는, 사용자의 손가락들의 리치(reach) 내의 조정가능 컴포넌트(222)를 이용하여 샤프트(227)의 회전을 허용하도록 구성된다. 외과의/연수생이 주어진 위치에 기구의 조들을 유지하기 위하는 것을 가능하게 하기 위한 잠금 메커니즘(223)이 또한 핸들에 제공된다.

도 27을 더 참조하면, 본 발명은 각각의 수술 절차 이후에 재사용될 수 있는 가위 유형의 핸들(221)을 사용한다. 핸들(221)은, 각기 상이한 팁 엘리먼트(218-220)를 갖는 다양한 일회용 샤프트들(227)이 동일한 핸들(221)에 고정될 수 있도록 설계된다. 본 시스템에 있어서, 일회용 샤프트들(227)은, 기구의 팁들(218)과 관절로 이어지는 로드(230)에 연결된 볼 단부(229)을 갖는다. 이러한 피스는, 그립들(225 및 226)에 연결되는 핸들(221) 내부의 이동 암(232)의 단부에서 구형 슬롯(231) 내로 끼워 맞춰진다. 엄지 그립(225)의 움직임은, 기구 팁들(218)을 개방하거나 또는 폐쇄하는 로드(232)를 작동시킨다. 샤프트들(227)을 교환하는 이러한 시스템의 능력은 유익하게는, 다양하고 상이한 기구 샤프트들 및 팁들과 상호교환이 가능하면서 단일 핸들(221)이 필요한 전자부품들을 하우징하는 것을 가능하게 한다.

도 28에 도시된 바와 같이, 힘을 센싱하기 위한 센서들 및 회로 보드와 같은 전자부품들이 하우징(240) 내에 봉입되며 기구의 핸들(221)에 연결된다. 전자부품들은 USB 코드(238, 242)를 통해 외부 컴퓨터(239)에 전자적으로 연결된다. 다음의 설명은 리포저블(reposable) 시스템(221)을 참조한다. 이전에 샤프트 상에 위치된 센서들을 갖는 기구들은 일회용이었으며 필요한 경우에 살균하기가 매우 어려웠다. 그러나, 핸들 상의 센서들을 이용하면, 샤프트 어셈블리는 필요에 따라 상호 교환되고 폐기될 수 있다. 리포저블 핸들(221)은 커스텀 회로 보드(241)에 대한 하우징(240)을 통합하도록 개조된다.

회로 보드(241)는 도 29에 도시된다. 보드(241)는 센서들(244), 마이크로프로세서(247) 및 외부 컴퓨터(239)와 통신하도록 구성된 통신 포트(242)를 포함한다. 보드(241)는 9-자유도 내부 측정 유닛(9-degree-of-freedom inertial measurement unit; 9-DOF IMU)(244) 및 고해상도 아날로그-디지털 컨버터(analog-to-digital converter; ADC)(243)를 포함한다. IMU(244)는 3-축 가속도계, 3-축 자이로스코프, 및 3-축 자력계로 구성된다. 디바이스가 전기적 쇼크에 노출될 때 전기적 고장을 방지하기 위하여 ADC와 접지 사이에 위치된 정전기 방전(electrostatic discharge; ESD) 다이오드들이 존재한다. 적절한 계산들과 함께 사용될 때, 사용자의 움직임에 관한 정보가 결정될 수 있다.

ADC(243)는 도 30에서 보여지는 변형 게이지 브리지 회로의 전압들을 비교한다. 도 30에서 보여질 수 있는 바와 같이, 변형 게이지들(313 및 314)은, 축방향으로 인가되는 부하들이 게이지들(313 및 314)에 응력을 가하여 각각의 노드(317 및 318)를 형성하는 수반되는 저항기들(315 및 316)과 게이지들 사이의 저항의 변화를 야기하도록 구성된다. 각각의 변형 게이지는, 저항에서의 이러한 변화가 각각의 노드(317 및 318)를 형성하는 저항성 컴포넌트들 사이의 측정할 수 있는 차이를 야기하고, 그리고, 결과적으로 노드들(317 및 318) 사이의 측정되는 전압(319)을 야기하도록 저항기(315 및 316)에 연결된다. ADC(243)는, 적절한 계산들의 사용을 통해, 이러한 차이를 측정하며, 기구 팁에서 인가되는 힘이 결정될 수 있다. 도 28에서 보여질 수 있는 바와 같이, 외부 컴퓨터와의 통신과 관련하여, 하우징(240) 내부에 위치된 보드(241)는 마이크로-USB 타입 2.0 커넥터(238, 242)를 통해 전력이 공급되고 외부 컴퓨터(239)에 연결된다.

이제 도 31a를 참조하면, 변형 게이지(255)를 사용하는 핸들(221)에 결합된 힘 센싱 기술품들이 제공된다. 본 발명은 변형 게이지들(255)을 핸들(221) 내부의 이동 암(232) 상에 위치시킨다. 변형 게이지들에 연결된 와이어들(256)은 핸들(221)을 통과해 하우징(240) 내부의 회로 보드(241)로 이어진다. 본 발명이 하프-브리지 구성으로 이동 암 상에 변형 게이지들을 위치시킨다는 것을 주목할 가치가 있다. 핸들 어셈블리 상의 변형 게이지를 이용하면, 샤프트가 핸들과 상호교환되며 게이지 및 연결 와이어들 상에 위치되는 응력들이 존재하기 않기 때문에 기구의 수명이 증가된다. 샤프트의 상호교환 동안, 와이어들은 유익하게는 핸들 어셈블리 내부에 감춰지고 보호되는 채로 남아 있으며, 센서들이 샤프트 상에 위치된 경우와 같이 우연히 노출되거나 또는 스트레칭되지 않는다. 핸들 어셈블리 내의 센서들의 배치는 유익하게는 더 짧은 와이어들을 가능하게 한다. 그러나, 핸들 내부의 움직이는 부분들이 와이어들과 마찰하고 이를 마모시킬 수 있다. 따라서, 와이어들은 핸들 내부에서 마주치는 마멸로부터의 마모를 방지하고 보호하기 위하여 폴리에텔에텔케톤(polyetheretherketone; PEEK)으로 코팅된다. 와이어들의 작은 게이지 및 PEEK 코팅은 리드 와이어들이 마모되는 것을 방지하며 더 긴 수명과 더 정확한 데이터를 제공한다.

도 31b 내지 도 31c에서 보여질 수 있는 바와 같이, 변형 게이지들(255)은, 하프-브리지가 적절한 방식으로 변형 게이지들(255)을 연결함으로써 형성될 수 있도록 이동 암(232)의 대향되는 측면들 상에 적용된다. 이러한 방식으로, 인가되는 힘이 사용 동안 이동 암(232)의 축방향 변형의 함수로서 모니터링된다. 이러한 센싱 셋업의 감도는, 부분적으로, 이동 암(232)을 이루는 재료를 변화시킴으로써 제어가능하다. 더 큰 센싱 범위는, 경화 강철과 같은 낮은 탄성 계수를 갖는 재료들에 의해 이동 암(232)을 만드는 것에 의해 구현된다. 반면, 알루미늄과 같은 더 높은 탄성 계수를 갖는 재료들의 사용은, 이동 암(232) 및 결과적으로 변형 게이지들(255)이 축방향 하중 하에서 더 많이 변형됨에 따라 더 낮은 전체 센싱 범위 및 더 높은 감도를 야기한다. 알루미늄의 사용은 또한, 높은 그래스핑 힘들에 노출될 때, 소켓에서 그리고 후방 웨빙(webbing)에서 이동 암의 고장의 가능성을 증가시킨다. 변형을 완화시키기 위하여, 후방 탭들의 두께가 증가되었으며, 소켓의 전방의 두께가 또한 증가되었다.

도 31d 내지 도 31e를 참조하면, 이동 암(232) 상의 변형 게이지들(255)은 팁에서 물체와 상호작용하는 동안 생성되는 축방향 하중들에 민감할 뿐만 아니라, 기구 샤프트(227)로 이동 암(232)으로 인가되는 힘(258)로부터 전달되는 굽힘 응력(257)에 대해서도 민감하다. 이동 암(232)은 바람직하게는 알루미늄 775로 만들어진다. 변형 게이지는 기구의 팁에서 출력되는 힘에 대하여 교정된다. 이러한 출력은 특정 절차에 대하여 조직을 손상시키거나 또는 조직에 해로운 것으로 미리 결정된 힘 값들에 대하여 비교된다. 조직과 관련된 레벨 및 힘의 적절한 사용에 관한 이러한 정보는 본원에서 이후에 논의될 바와 같이 절차의 말미에서 피드백으로서 사용자에게 제공된다.

사용자에 의해 인가되는 힘을 측정하는 것에 더하여, 사용자의 모션 및 기구 위치가 또한 모조 수술 절차 또는 실습 시에 모니터링될 수 있다. 시뮬레이션된 장기 모델들을 가지고 트레이닝하는 동안 기구 위치 및 사용자 움직임을 추적하기 위한 시스템들 및 방법들이 제공된다. 사용자를 교습하고 트레이닝시키기는 것을 보조하기 위하여 수집되고 분석된 데이터에 기초하여 사용자에 대한 피드백이 제공된다. 비제한적으로, 그래스퍼들, 디섹터들, 가위, 바늘 드라이버 등을 포함하는 다양한 다수의 수술용 기구들 및 액세서리들이 모션 추적을 위하여 본원에서 설명되는 시스템들과 함께 이용될 수 있다. 센서화된 수술용 기구들로부터 수집되는 데이터는 적절한 피드백을 제공하고 숙련된 외과의의 수행과 비숙련된 연수생의 수행을 비교하기 위하여 사용된다. 이러한 방식으로 획득되는 스킬들은 연수생들의 스킬 획득 속도를 개선하고 결과적으로 수술 결과들을 개선할 수 있다.

도 32를 참조하면, 안전하고 값이 싼 환경에서 연수생이 복잡한 수술 조종들을 실습하는 것을 가능하게 하는 복강경 절차들에 대한 수술 시뮬레이터(10)가 도시된다. 시뮬레이터(10)는 전반적으로, 투관침들(412)으로서 일반적으로 지칭되는 수술용 액세스 디바이스들을 통해 액세스될 수 있는 조명되는 환경을 포함하는 캐비티(12)로 구성된다. 인클로저는 수술 환경을 복제하도록 구성되고 크기가 결정된다. 예를 들어, 시뮬레이터는, 주입된 복강으로 나타날 수 있으며, 비제한적으로, 그래스퍼들, 디섹터들, 가위 및 심지어 에너지-기반 융합 및 커팅 디바이스들과 같은 실제 수술용 기구들(414)을 사용하여 조작되고 "수술"될 수 있는 시뮬레이션된 장기들(413)을 포함할 수 있다. 추가적으로, 인클로저는 보통 내부 카메라(415) 및 외부 비디오 모니터를 사용한다.

더 진보된 시뮬레이터들은 또한 사용자의 수행을 기록하고 피드백을 제공하기 위하여 다양한 센서들을 사용할 수 있다. 이러한 진보된 시스템들은, 비제한적으로, 모션 경로 길이, 모션의 평활도, 모션의 경제성, 힘 등을 포함하는 본원에서 메트릭들로서 지칭되는 다양한 파라미터들을 기록할 수 있다. 본 발명은 사용자의 움직임 및 사용되는 장비들의 위치를 추적하고, 수집된 정보를 해석하며, 피드백 및 적절한 교습을 통해 사용자의 수행을 개선하기 위하여 이를 사용하도록 구성된다. 모션 및 위치 데이터를 모니터링하고 수집하기 위한 상이한 방법들이 이제 설명될 것이다.

도 33을 참조하면, 자력계, 자이로스코프 및 가속도계로 구성되는 내부 모션 유닛(IMU)(417)을 포함하는 복강경 그래스퍼(416)가 도시된다. 가속도, 각도 등과 같은 IMU(417)로부터 수집되는 데이터는, 비제한적으로, 모션 평활도, 모션의 경제성 및 경로 길이와 같은 메트릭들을 결정하기 위하여 사용된다. 이러한 정보는 실시간으로 원시 IMU 데이터(예컨대 가속도, 각속도, 및 방위각)를 수집하고 연결된 컴퓨터 상에서 이를 분석함으로써 획득된다.

이상에서 설명된 하나 이상의 센서들로부터 다양한 데이터가 수집된 이후에, 건설적인 사용자 피드백을 제공하기 위하여 데이터는 의미 있는 수술용 복강경 스킬 평가 메트릭들을 추출하기 위해 프로세싱된다. 사용자 피드백은, 제 3 자의 주관적인 지원에 의존하지 않고 강점들 및 약점들을 식별하기 위하여 조정될 수 있다. 사용자는 트레이닝 시스템 상에서 모듈, 임무 또는 절차를 완료한 이후에 그들의 피드백을 볼 수 있다. 수행에 대하여 계산되는 메트릭들의 일부 예들은, 비제한적으로, (i) 절차에 대하여 완료되기까지 소용된 총 시간, (ii) 툴 팁들의 모션의 평균 평활도, (iii) 모션의 평균 경제성(즉, 효율성), (iv) 툴 팁들에서의 모션의 평균 속도, (v) 이루어진 평균 작업, 및 (vi) 툴 팁들에서의 평균 에너지 효율성이다.

9 자유도(DOF) 내부 측정 유닛(IMU)은 모션 추적을 위한 수단으로서 사용된다. IMU는 가속도계, 자력계, 및 자이로스코프를 포함하는 센서들의 조합으로 구성된다. 원시 아날로그 전압 측정치가 그들의 특정 센서에 적절한 단위의 원시 디지털 값들로 변환된다. 가속도계는 중력을 기준으로 가속도 단위(m/s²)로 변환되는 x, y, 및 z 축 상에의 (포지티브 및 네거티브 방향들 둘 모두에서) 디바이스의 가속도를 측정한다. 자력계는 가우스 단위로 지구의 자기장을 측정한다. 자이로스코프는 초 당 라디안(rad/s)으로 3개의 축들 모두에 대하여 디바이스의 각속도를 측정한다. 샘플 당 총 9개의 값들이 IMU로부터 수집된다. 힘 측정에 대하여, 2개의 변형 게이지들이 그래스퍼 내에 위치된 금속 버팀대에 부착되며, 이는 주로 그래스퍼 작동을 그래스퍼 팁들로 전달하기 위하여 사용된다. 각각의 유형의 센서는 데이터가 수집되기 이전에 교정된다. 샘플들은 대략 20 밀리초마다 수신되며, 데이터베이스 업스트림 내에 저장되고, 데이터 분석 유틸리티로 전달된다. 데이터 분석 유틸리티는 데이터 사전-프로세싱, 배향 분석, 및 메트릭 분석을 포함한다.

일단 원시 데이터가 수집되고 교정되었으면, 데이터는 사전-프로세싱되며, 메트릭들이 계산되기 이전에 일부 예비 분석이 수행된다. 시뮬레이터들에서의 사용자의 수행을 측정하기 위한 3가지의 신뢰할 수 있고 잘 테스트된 메트릭들은 (1) 임무를 완료하는데 소요된 시간, (2) 모션의 평활도, 및 (3) 모션의 경제성이다. 데이터 분석 알고리즘들은 이하에서 상세화될 바와 같이 이러한 메트릭들을 수량화하는 것을 목적으로 한다. 툴 팁들의 평균 속도, 및 에너지 효율성과 같은 다른 메트릭들이 또한 분석에 부가될 것이다. 일단 메트릭 계산이 완료되면, 결과적은 수행 피드백을 위하여 사용자에게 그래픽적으로 전달된다. 데이터 프로세싱 및 분석의 이러한 개괄이 도 34에 예시된다.

데이터를 가지고 임의의 유형의 분석이 이루어지기 이전에, 데이터는 데이터 자체가 가능한 한 실제 값에 가깝게 이를 반영한다는 것을 보장하기 위하여 사전-프로세싱된다. 어떠한 2개의 센서들도 완전히 동일하지는 않으며, 그들의 신호 응답들은 항상 고유 하드웨어 가변성으로 인해 약간의 오차 마진을 나타낼 것이다. 센서들을 교정함으로써, 원시 센서 신호 출력과 실제 값 사이의 차이는, 관계가 선형적인지 또는 비선형적인지에 따라 상수 또는 함수로서 특징화된다. 각각의 센서는, 각각의 특정 센서로부터 생성되는 모든 신호들 내의 오차들을 보상하기 위하여 사용되는 고유 교정 상수 또는 계수들의 세트를 가질 것이다. 본 발명에 대하여, 교정되어야 할 필요가 있는 총 4가지 유형들의 센서들(가속도계, 자력계, 자이로스코프, 변형 게이지)이 존재하며, 이들의 각각은 상이한 교정 방법을 필요로 한다.

도 35를 참조하면, 가속도계(501)는 그것의 기준으로서 중력을 사용하여 교정된다. IMU 디바이스는 지면에 수직인 그것의 3개의 축들 중 하나를 가지고 배향되며, 몇 초에 걸쳐 신호가 기록되고 평균화되기 이전에 그 배향으로 홀딩된다. 반대되는 배향(동일한 축)에 대하여 동일한 과정이 이루어진다. 이는 3개의 모든 축들에 대하여 반복된다. 각각의 x, y, 및 z 축들에 대하여 2개씩 총 6개의 중력 가속도 값들이 측정된다. 2개의 값들의 평균(518)이 각각의 축에 대한 오프셋일 것이다.

Acc_{calibrated_x} = Acc_{raw_x} - (Acc_{x-_positive} + Acc_{x_negative-}) * 0.5

Acc_{calibrated_y} = Acc_{raw_y} - (Acc_{x_positive} + Acc_{x_negative-}) * 0.5

Acc_{calibrated_Z} = Acc_{raw_z} - (Acc_{x_positive} + Acc_{x_negative-}) * 0.5

중력계는 그것의 기준으로서 지구의 자기장을 사용하여 교정된다. 자기 측정치들은 왜곡들을 겪을 것이다. 이러한 왜곡들은 2개의 카테고리들: 단단한(hard) 철 또는 연철 중 하나에 속한다. 단단한 철 왜곡들은 관심이 있는 물체와 동일한 기준 프레임 내에 존재하는 물체들에 의해 생성되는 자기장 오프셋들이다. 철 함유 또는 금속 재료의 피스가 센서와 동일한 기준 프레임에 물리적으로 부착되는 경우, 이러한 유형의 단단한 철 왜곡은 센서 출력에 있어서 영구적인 바이어스를 초래할 것이다. 이러한 바이어스는 또한 전기 컴포넌트들, PCB 보드, 및 회로 보드가 장착되는 그래스퍼 핸들에 의해 초래된다. 연철 왜곡들은 기존 자기장의 편향들 또는 변경들로서 간주된다. 이러한 왜곡들은, 센서에 대하여 자기장이 작용하는 방향에 따라 자기장을 스트레칭하거나 또는 왜곡할 것이다.

이제 도 36을 참조하면, IMU를 교정하기 위하여, IMU는 지구의 자기장의 구형 표현을 모델링하기 위한 균일한 양의 데이터 포인트들을 획득하기 위하여 가능한 한 많은 각도들 및 방향들로 배향된다. 일단 원시 자력계 데이터(502)가 기록되며, 이는 피팅 알고리즘을 사용하여 타원형으로 피팅된다. 타원체 중심 및 계수들이 계산된다. 중심 값들은 디바이스의 단단한 철 바이어스를 반영하며, 반면 계수들은 연철 왜곡을 특징짓는다(즉, 디바이스를 둘러싼 왜곡된 자기장의 형상). 지구의 자기장이 원점이고, 완전한 구형이라고 가정하며, 중심 오프셋 및 변환 매트릭스는 다음과 같이 계산될 수 있다:

Mag_center = [m_{center_x}, m_{center_y}, m_{center_z}]

Mag_transform =

Mag_calibrated = (Mag_raw - Mag_center) x Mag_transform

자이로스코프는 각 가속도를 측정하며, 이는, 디바이스가 완벽하게 정지해 있을 때, 완벽한 자이로스코프의 신호 출력이 0 rad/s이 될 것임을 의미한다. 자이로스코프를 교정하기 위하여, 디바이스는 완전히 정지되게 놓이며, 그 동안 원시 자이로스코프 신호들이 기록된다. 총 3개의 값들이 측정되며 오차 및 잡음을 보상하기 위하여 사용된다.

Gyro_calibrated = Gyro_raw - Gyro_atRest

변형 게이지들은 기준으로서 로드 셀을 사용하여 교정된다. 각각의 그래스퍼 핸들은 도 31b에 도시된 바와 같이 금속 버팀대의 대향되는 측면들 상에 위치된 2개의 변형 게이지들을 갖는다. 버팀대는 축방향으로 하중을 받으며, 변형 게이지들은 각기 휘트스톤 브리지에 상호연결되고, 이는 금속 바의 신장 또는 압축에 기인하여 변형 게이지들의 저항에서의 변화를 측정한다. 전통적으로, 로드 셀은 로드에 응답하여 변형 게이지 신호를 직접적으로 특징짓기 위하여 사용될 수 있다. 바가 핸들 내로 어셈블리되는 방식이 중요하며, 이는 이것이 로드 셀을 사용하는 정확한 힘 측정들을 방해하는 문제들을 도입할 수 있기 때문이다. 금속 바의 일 단부는 작동기에 연결되며 여기에서 그래스퍼가 홀딩되고, 다른 단부는 결과적으로 그래스퍼 팁들을 작동시키는 로드에 연결된다. 바의 각각의 단부와 그들의 개별적인 작동 지점들 사이에 핸들로부터 그래스퍼 팁들로 힘을 전달하기 위하여 함께 작용하는 다수의 결합 부분들이 존재한다. 이러한 결합 부분들은, 움직임을 허용하기 위하여, 간격을 가지고 설계된다. 하중의 방향의 변화가 존재할 때(예를 들어, 그래스퍼가 개방되자마자 그래스퍼를 폐쇄할 때), 별개의 부분들은, 이들이 그들의 인접한 부분들과 다시 접촉하기 이전에 이러한 캐비티를 통해 이동해야만 할 것이다. 이러한 현상은 반대되는 방향들(즉, 압축 또는 인장)에서 인가되는 동일한 하중에 대하여 상이한 힘을 초래하며, 이는 백래시로서 알려져 있다. 교정은, 그래스퍼가 하중을 받을 때(그립될 때), 그리고 이것이 릴리즈되고 있을 때, 로드 셀 및 변형 게이지의 응답의 차이를 관찰함으로써 이루어진다. 도 37은, 변형 게이지 응답이 힘이 로딩되고 있을 때 그리고 이것이 백래시에 기인하여 릴리즈되고 있을 때 상이한 경향 라인을 따를 것임을 보여준다. 상부(503) 및 하부(504) 경향 라인들 둘 모두에 가장 가까운 다항식 피트(fit)들을 자동을 추정하여 다항식 계수들의 2개의 세트들을 야기하기 위한 알고리즘이 작성된다. 이는 관심이 있는 상단 및 하단 경향 라인들 사이를 지나가는 단일 경향 라인을 생성하기 위하여 모든 데이터 포인트들을 먼저 피팅함으로써 2개의 라인들을 분리하며, 이러한 단일 경향 라인은 상단 라인에 속하는 데이터 포인트들을 하단 라인에 속하는 것들로부터 분리하기 위한 임계 라인으로서 역할한다. 그런 다음, 이는 시간에 걸쳐 데이터를 스윕(sweep)하며, 그래스퍼가 하나의 방향으로 또는 다른 방향으로 로딩되고 있는지 여부를 추정한다. 그런 다음, 알고리즘은 그래스퍼 팁들에서 인가되고 있는 실제 힘에 대한 해를 구하기 위하여 대응하는 다항식 계수들을 적용한다.

분석이 가능한 한 실제 수술과 관련되는지 확인하기 위하여, 사용자의 지배적인 그리고 비-지배적인 손 움직임들 둘 모두가 동시에 추적된다. 센서들의 각각의 정확하게 교정된 이후에, 그리고 임의의 분석을 수행하기 이전에, 시간은 획득될 수 있는 하나의 메트릭이다. 불행히도, 특정 수술 시뮬레이션 절차들의 성질에 기인하여, 사용자는 간헐적으로 세션 중간에 디바이스를 내려 놓아야만 한다. 디바이스가 이러한 형태로 비활성으로 머무르는 시간의 길이가 사용자의 스킬에 직접적으로 반영되지 않기 때문에, 이러한 아이들(idle) 인자는 일 변형에 있어서 분석으로부터 제거된다. 이러한 아이들 부분들(505)을 트리밍하기 위한 알고리즘이 도 38에 도시된다. 이는, 가속도계 데이터의 축들의 각각을 스윕하고 시간에 걸쳐 도함수를 계산함으로써 이루어진다. 도함수가 0이거나 또는 0에 가까울 때, 그 축을 따른 모션이 없는 것으로 간주된다. 도함수가 6 초가 넘게 0으로 또는 0에 가깝게 남아 있는 경우, 이는 한편에 치워 놓은 것으로 간주된다. 약 3 초의 버퍼(506)가 디바이스를 집어 들거나 또는 내려 놓는 것과 관련된 움직임들을 고려하기 위하여 아이들 시간 및 종료 시간들(505)의 말미들의 각각에 부가된다. 최종 시간 및 종료 아이들 시간은, 데이터가 단편화되는 위치들을 식별하기 위하여 다운스트림 프로세싱에 대한 기준으로서 사용된다. 중간 아이들 영역들에 의해 분리되는 유용한 데이터가 단편화되며, 순서(507)에 의해 분리되는 어레이 리스트 내에 저장된다(즉, 3개의 아이들 기간들을 갖는 데이터 세트는 4개의 데이터 단편들을 가질 것이다). 단일 데이터 세트에 속하는 단편들은 연속적으로 개별적으로 분석되며(507), 임무를 완료하기 위한 총 활성 시간을 찾기 위해 부가될 것이다. 임무를 완료하기 위한 총 활성 시간은 툴들 중 적어도 하나가 아이들이 아닌 때이며, 그러면 사용자는 임무를 능동적으로 수행하고 있는 것으로 간주된다. 일단 데이터가 단편화되고 교정이 원시 데이터에 적용되었으면, 이러한 정보는 시간에 걸친 디바이스의 배향을 계산하기 위하여 사용될 수 있다. 시간에 걸쳐 디바이스의 배향을 추정하기 위하여 가속도계, 자력계, 및 자이로스코프 데이터를 결합하도록 개발된 센서 융합 알고리즘은 도 39에 예시된 Sebastian Madgwick에 의해 개발된 자기, 각속도, 및 중력(Magnetic, Angular Rate, and Gravity; MARG) 필터이다.

알고리즘이 구현되는 방식을 이해하기 위하여, 먼저 IMU 내의 각각의 컴포넌트가 어떻게 디바이스의 배향의 전체 추정에 기여하는지를 이해해야만 한다. 자이로스코프가 3개의 모든 축들에서 각속도를 측정하기 때문에, 이론적으로, 이러한 값들은 각도 변위를 획득하기 위하여 적분될 수 있다. 불행히도, 대부분의 센서들 및 이산 디지털 신호들에 대한 경우와 마찬가지로, 적분 및 양자화 오차가 거의 항상 피할 수 없다. 결과는, 추정된 변위에 있어서 이러한 작은 오차들은, 추정된 배향이 상당히 "표류(drift)"하고 더 이상 배향을 정확하게 추정할 수 없을 때까지 시간에 걸쳐 빠르게 축적될 것이다. 따라서, 가속도계 및 자력계는 자이로스코프에 대한 기준을 제공하기 위하여 존재한다. 가속도계가 3개의 모든 축들을 따른 가속도를 측정하기 때문에, 이는 또한 그 자체의 배향에 대하여 방향 중력이 포인팅되는 것을 검출할 수 있다. 디바이스가 소정의 각도로 약간 기울어졌을 때, 디바이스의 배향에 대한 중력의 방향이 또한 동일하지만 대향되는 기울어짐 모션으로 약간 기울어진다. 일부 기본 삼각법을 이용하면, 디바이스의 롤(roll) 및 피치(pitch)가 추정될 수 있다. 롤 및 피치는, 디바이스가 지면에 평행한 평면 상에서 축에 대하여 회전된 각도들이다. 배향을 추정하기 위하여 가속도계만을 사용하는 것에 대한 몇몇 제한들이 존재한다. 먼저, 가속도계들이 중력 이외의 가속력들에 민감하기 때문에, 데이터는, 디바이스의 선형적인 모션이 존재하는 경우 데이터에 오차가 발생하기 쉽다. 둘째, 예를 들어, 디바이스가 북쪽 또는 동쪽으로 배향된 경우 디바이스의 배향에 대하여 중력의 방향이 변화하지 않을 것이기 때문에, 지면에 수직인 축에 대한 회전의 각도인 요(yaw)는 추정될 수 없다. 그 대신에, 요는 자력계를 사용하여 추정된다. 자력계는 본질적으로, 요 각도로 변환될 수 있는 디바이스의 자기 헤딩(magnetic heading)에 대한 정보를 제공하는 디지털 컴퍼스이다. 가속도계 및 자력계 추정들은, 알고리즘에 의해 자이로스코프 배향 추정들과 결합될 때, 자이로스포크들 내의 적분 오차들의 효과를 약화시키는 것을 돕는 필터로서 역할한다.

알고리즘들에서 배향들을 처리할 때, 일부 공통적인 수학적 표현들은 오일러 각도들 및 사원수(quaternion) 표현을 포함한다. 도 39를 참조하면, MARG 필터는 사원수 표현을 사용하며, 사원수 도함수로서 자이로스코프의 측정 오차를 추정하고 자이로스코프 데이터에 대해 가속도계 및 자력계 데이터를 최적화하기 위하여 경사-하강(gradient-decent)을 적용한다. 사원수 결과들은 배향 데이터의 보다 더 직관적인 사후-프로세싱을 위하여 다시 오일러 각도들(509)로 변환된다.

계속해서 도 39를 참조하면, 오일러 각도들(롤(510), 피치(511), 및 요(512))는 각기 원래의 배향으로부터 x, y, 및 z 축 상에서 이동된 각도를 나타낸다. 각각의 오일러 각도 표현은 배향을 나타내는 단위 벡터 표기로 변환될 수 있다. 일단 배향 벡터가 계산되면, 분석은 메트릭 계산으로 진행할 것이다.

총 활성화 시간은 배향 분석의 개시 이전에 이미 추정되었다. 고려할 다른 메트릭들은 모션의 경제성 및 평활도를 포함한다. 도 41을 참조하면, 모션의 경제성 메트릭은 사용자가 특정 절차를 완료하기 위하여 툴 팁의 경로를 어떻게 잘 선택하는지를 측정한다. 이론적으로, 가장 최적의 경로는 절차를 완료하기 위하여 가능한 최단 경로이며, 모션의 경제성은 최단의 가장 효율적인 경로 대 사용자의 측정된 경로 거리의 비율이다. 실제로는, 최적 경로는, 이것이 심지어 최고의 외과의들 사이에서도 존재할 수 있는 변화하는 접근 방식들 및 절차의 유형에 크게 의존하기 때문에 추정하기가 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 측정된 경로 길이와 최단 경로 길이를 추정하고 비교하는 대신에, 측정된 경로 길이(515)는 전문 외과의들(516)의 풀의 평균 경로 길이와 비교된다. 경로 길이는, 먼저, 배향에서의 변화의 각도를 제공하는 데이터 시퀀스 내의 인접한 배향 벡터들의 도트 곱(dot product)을 취함으로써 계산된다. 툴의 길이에 의해 곱해진 데이터 시퀀스 내의 각각의 각도는 팁이 이동한 호 길이를 제공한다. 총 길이는 이러한 일련의 호 길이들의 합계이다. 이러한 방법을 사용하여 계산된 경로 길이는, 이러한 방법이 깊이 축을 따른 이동(즉, 그래스퍼가 투관침을 통해 안팎으로의 축방향으로 이동하는 것)이 없다고 가정함에 따라, 절대적인 경로 길이는 아니다. 이러한 한계에 대한 이유는 본질적으로 3D 위치를 추적하기 위한 IMUI의 무능에서 비롯된다. IMU들은 오로지 배향 정보를 정확하게 추적할 수 있을 뿐이다. 3D 위치를 추정하기 위한 유일한 수단은 가속도계 데이터를 2번 적분하는 것을 통하는 것이다. 이것이 수학적으로 정확한 접근 방식일 수 있지만, 실제로는, 가속도계들은 잡음이 매우 심하다. 심지어 필터링 이후에도, 잡음은 이것이 적분될 때마다 증폭될 것이다. 데이터 시리즈들을 따라 순차적으로 각각의 데이터 포인트를 2번 적분하는 것은 오차가 지수적으로 축적되게끔 한다. 다시 말해서, 3 차원 위치 추적은 오로지, 추정이 그것의 실제 3D 위치로부터 멀어지도록 표류하기 이전에 몇 초 동안에만 달성될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 오차가 있더라도, 전문가 경로 길이 대 사용자 경로 길이의 비율(517)은, 그들의 실제 경로 길이들을 사용하는 실제 비율에 비례하는 것으로서 가정되며, 모션의 경제성을 측정하기 위하여 사용된다.

도 40을 참조하면, 평활도는 모션의 빈도 및 변화량을 측정한다. 전문가 경로가 전형적으로 덜 숙련된 외과의들보다 더 매끄러운 모션 경로를 보여줄 것으로 가정된다. 모션의 평활도에 영향을 줄 수 있는 인자들은, 주저함, 목표까지의 측방 및 깊이 거리의 오판, 툴 팁들의 충돌, 및 힘 및/또는 속도 제어의 결여를 포함하며, 이들 전부는 초보자들에게서 더 명백하다. 시작하기 위하여, 툴 팁의 위치가 추정된다. 이전 섹션에서 설명된 바와 같이, 절대적인 3D 위치 추적인 IMU를 사용하여서는 가능하지 않다. 그 대신에, 의사-2D 위치가 입구 포인트에서 피봇하는 그래스퍼의 측방 스위핑 모션에 의해 투영되며, 깊이에 있어서는 어떠한 움직임도 없는 것으로 가정된다. 이러한 2D 위치 좌표는 팁이 이동하는 경로를 나타낸다. 시간에 걸친 경로의 곡률 K가 먼저 방정식(513)을 사용하여 시간에 걸쳐 계산된다. 곡률은 경로 내의 변화의 급격성의 측정을 제공한다. 모션이 더 매끄러울 수록, 하나의 곡률 값으로부터 다음으로의 변화가 더 작다. 그러면, 평활도는 변화의 평균에 대한 곡률 변화의 표준 편차(514)와 관련하여 통계적으로 수량화될 수 있다. 결과적인 평활도 값이 더 작을수록, 모션에서 더 적은 변동성이 존재하며, 모션 경로가 더 매끄러울 수록 사용자가 더 기술이 있다.

테스트되었거나 또는 고려된 다른 평활도 알고리즘들은, 가속도계 데이터 시리즈의 각각에 대하여 개별적으로 평활도 방정식을 적용하고 모든 평활도 값들의 평균을 취하는 알고리즘; 위치 좌표들의 각각의 평활도 값들을 적용하고 결과적인 평활도 값들의 평균을 취하는 알고리즘; 및 곡률의 자동 상관을 수행하는 알고리즘을 포함한다. 자동-상관은 오프셋 시간에서 그 자체와 신호의 유사도를 계산하는 방식이다 이는, 단지 초 단위의 시간만큼 오프셋시킴으로써 하나의 샘플 포인트로부터 다음으로의 매끄러운 전환이 존재하는지 여부를 찾는데 유용하거나 또는 심지어 오프셋 신호가 원래의 신호에 대하여 얼마나 유사한지를 결정함으로써 단일 데이터 포인트에 대해서 오프셋시킴으로써 매끄러운 전환이 존재하는지 여부를 찾는데 유용하다.

탐구되는 다른 메트릭들은 툴 팁들의 평균 속도 및 에너지 효율성을 포함한다. 평균 속도는 단순히 시간에 걸쳐 이동된 거리이다. 평균 속도는 절차에 대한 자신감 및 친숙성을 측정하기 위하여 다른 메트릭들과 함께 사용될 수 있다. 하나의 샘플로부터 다음 샘플까지의 경로 길이는, 툴 팁이 이동한 전체 경로 길이를 결정하는 동안 이미 계산되었다. 각각의 샘플 증분 사이의 시간 증분이 원시 데이터에 기록되며, 순차적인 분석을 따라 가장 최신의 시간 스탬프(stamp)로부터 이전의 시간 스탬프를 빼는 것에 의해 계산될 수 있다. 속도는 각각의 샘플 증분 사이에서 계산되며, 평균이 취해진다.

마지막으로, 에너지 효율성은 변형 게이지로부터 수집된 힘 데이터를 사용하여 계산된다. 힘 정보는, 사용자가 임무를 달성하는데 과도한 힘을 사용하여 그에 따라 불필요한 조직 손상을 초래하는 경우를 결정하는데 있어서 중요하다. 각각의 데이터 세트가 단편화되었다는 사실에 기인하여, 이러한 알고리즘들의 각각은 각각의 단편에 대하여 순차적으로 구현되며, 이는 데이터 세트 내의 세그먼트들과 동일한 수의 메트릭들을 산출한다. 이러한 개별적인 메트릭들은 그 데이터 세트에 대한 전체 메트릭을 결정하기 위하여 평균화된다. 시뮬레이션 세션에서 수반되는 각각의 개별적인 디바이스는 그것과 연관된 계산된 메트릭들을 가질 것이며, 이러한 메트릭들은 전체 분석을 위하여 결합될 것이다.

데이터는 컴퓨터 또는 다른 마이크로프로세싱 디바이스 상에 설치된 상호작용 애플리케이션을 통해 수집되고 분석된다. 애플리케이션은, 특정 복강경 절차들에 대한 것과 같은 다양한 학습 모듈들을 상호작용적으로 제공하며 센서화된 기구들로부터 수집된 메트릭들에 대한 사용자 피드백을 제공하는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 제공된다. 소프트웨어 애플리케이션은 학습 모듈의 선택을 통해 사용자들을 가이드하며, 사용자가 수술용 기구 핸들링 스킬들을 증가시키고 손의 기민성을 단련하는 것을 돕는 건설적인 피드백을 사용자에게 제공한다.

소프트웨어는 상호작용 소프트웨어 시스템을 생성하기 위하여 다양한 기술들, 언어들 및 프레임워크들을 이용할 수 있다. 구체적으로, 크로스-플랫폼 지원을 갖는 JavaFX® 소프트웨어 플랫폼이 데스크탑 애플리케이션을 생성하기 위하여 사용될 수 있다. JavaFX® 애플리케이션들은 자바로 작성되며, 고유 시스템 성능들을 액세스하기 위하여 Java® API 라이브러리들을 사용할 수 있다. JavaFX®는 또한 사용자 인터페이스의 스타일링을 위하여 캐스케이딩 스타일링 시트들의 사용을 지원한다. SQLite® 소프트웨어 라이브러리가 또한 자급식, 무서버(serverless), 트랜잭셔널(transactional) SQL 데이터베이스 엔진으로서 본 발명에서 사용될 수 있다. 이러한 데이터베이스 엔진은 이후에 분석된 사용자로부터 수집되는 데이터뿐만 아니라 각각의 학습 모듈에 관한 데이터를 생성하고 이를 데이터베이스 내로 삽입하기 위하여 사용된다. 애플리케이션의 각각의 스크린은 SQL 데이터베이스에 저장된 학습 모듈 데이터로 채워진다. 개방 소스 웹 브라우저 엔진인 JavaFX® 내장형 브라우저 WebKit®가 또한 이용될 수 있다. 이러한 브라우저는 HTML5, JavaScript®, 문서 객체 모듈(Document Object Module), 및 캐스케이딩 스타일 시트(Cascading Style Sheet)들을 포함하여 대부분의 웹 브라우저 기술들을 지원한다. 복강경 절차의 각각의 단계가 학습 모듈 스크린에서 내장형 웹 브라우저 내에 디스플레이된다. 데이터 구동형 문서(Data Driven Documents; D3) JavaScript® 라이브러리가 또한 데이터의 동적 상호작용 시각화들을 제공하기 위하여 사용될 수 있다. D3는 데이터를 웹 브라우저 기술, 문서 객체 모델에 결합하며, 그런 다음 D3 변환들이 이에 대하여 적용될 수 있다. 그런 다음, 학습 모듈 동안 수집된 분석된 데이터를 사용하는 D3 시각화들이 피드백 스크린에서 내장형 브라우저 내에 디스플레이될 수 있다. Webcam Capture Java® API가 또한 사용자에게 디스플레이하기 위하여 연결된 복강경으로부터 이미지들을 캡처하기 위해 이용될 수 있다. 복강경으로부터의 라이브 피드(live feed)는 학습 모듈 스크린 내에 내장된다.

이제 도 42를 참조하면, 사용자 인터페이스의 모듈 디바이스 스크린 페이지는 연결된 디바이스들(601) 전부를 디스플레이한다. 그래픽 사용자 인터페이스는 각각의 기구 상의 자력계들이 교정되었는지 여부를 디스플레이하는 시각적 버튼들을 포함한다. 각각의 특정 기구에 인접한 "교정" 버튼을 선택하는 것은 사용자가 교정 스크린 페이지로 가게끔 할 것이며, 여기에서 그 기구로부터의 자력계 데이터가 교정을 위하여 능동적으로 기록되고 저장될 것이다.

도 43a 내지 도 43d를 참조하면, 디바이스 교정 스크린 페이지가 도시된다. 교정 스크린 페이지는 자력계 교정 프로세스(602)의 3개의 단계들(602)을 디스플레이한다. 단계들(602)은 XY, XZ, YZ 평면들 상에서 플롯 자력계 데이터를 획득하기 위하여 3개의 축들에 대한 배향을 포함한다. 애플리케이션은, 그들의 특정 센서에 대하여 자력계를 적절하기 교정하기 위한 단계들을 통해 사용자를 가이드하는 애니메이션을 디스플레이한다. 구체적으로, 사용자는 기구를 회전시키도록 교정 스크린에 의해 지시를 받는다. 일단 애플리케이션이 주어진 수의 사분면(quadrant)들에서 평면 상에 플롯팅된 포인트들의 수에 기초하여 충분한 양의 자력계 데이터를 교정하였으면, 그런 다음 자력계 데이터는 분석 알고리즘에서 사용되기 위하여 데이터베이스(630)에 저장된다. 분석 알고리즘들은 타원체 피팅 알고리즘을 사용하여 자기장의 소스들과 마주치는 것에 기인하는 자력계 바이어스를 정정한다. 다른 센서들이 또한 도 49에 도시된 순서도의 단계(600)에서 교정된다.

이제 도 44 내지 도 49를 참조하면, 다음 단계(650)에서, 트레이닝 모듈의 유형이 시각적 버튼을 사용하여 모듈 선택 스크린 페이지 상에서 선택된다. 이러한 스크린은 사용자가 선택할 수 있는 이용가능한 학습 모듈들을 디스플레이한다. 모듈 선택 스크린(604) 상에서, 예를 들어, "Total Laparoscopic Hysterectomy"라는 명칭의 선택가능 레슨(603)이 디스플레이되며, 이는 학습 모듈의 제목 및 짧은 설명을 포함한다. 레슨 모듈 스크린은 저장된 학습 모듈들의 제목들 및 설명들에 대하여 SQL 데이터베이스에 질의함으로써 채워진다. 트레이닝 모듈들의 예들은 다음의 수술 절차들을 포함한다: 복강경 담낭 절제술, 복강경 우측 결장 절제술, 및 복강경 전 자궁 절제술.

도 45 및 도 49를 참조하면, 다음 단계(652)에서, 모듈 선택 페이지(604) 상에서 학습 모듈이 선택된 이후에, 선택된 학습 모듈에 대응하는 모듈 프리뷰 스크린 페이지(614)가 디스플레이된다. 모듈 학습 목표들(605) 및 요구되는 기구들(606)이 스크린 상에 포함되고 사용자에게 디스플레이된다. 선택된 모듈의 프리뷰 비디오(607)가 또한 스크린 페이지 내에 내장된다. 모듈 프리뷰 스크린의 각각의 부분에 대한 정보는, 선택된 모듈의 설명, 목표들, 요구되는 디바이스들 및 프리뷰 비디오에 대하여 SQL 데이터베이스를 질의함으로써 채워진다. 예를 들어, 복강경 담낭 절제술 모듈이 선택된 경우, 단계(652)에서 비디오(607)가 복강경 담낭 절제술 및 다른 비-복강경 절차들을 뛰어 넘는 그것의 이점들을 설명할 것이다. 비디오는 수반되는 주요 해부학적 영역들의 간략한 개괄 및 절차를 완료하기 위해 요구되는 핵심 기술들 및 스킬들을 제공할 것이다. 이러한 예에 대하여, 4개의 투관침들, 하나의 그래스퍼, 2개의 디섹터들, 하나의 가위일 수 있는 요구되는 기구들(606)이 디스플레이되며, 이들은 하나의 클립 어플라이어(applier) 및 하나의 선택적인 회수 백을 더 포함할 수 있다. 내장된 비디오(607)를 통해 단계적인 명령들이 제공된다. 다른 학습 모듈들의 예들은 복강경 우측 결정 절제술, 및 복강경 전 자궁 절제술을 포함한다.

각각의 실습 모듈은, 실습자를 절차의 단계들 및 관련 해부학적 구조에 익숙하게 만들도록 구성된다. 이는 또한, 사용자가 수술 기술을 실습하고 절차를 안전하고 효율적으로 완료하는데 능숙해지려고 노력하는 것을 가능하게 한다. 수행을 추적하는 것을 보조하기 위하여, 동작 효율을 측정하는 메트릭들이 또한 계산되고 절차의 종료 시에 디스플레이 된다.

도 46 및 도 49를 참조하면, 다음 단계(654)에서, 인구 통계 설문지가 사용자에게 제시된다. 그들의 대응하는 답변들의 세트를 갖는 각각의 질문은, 선택된 모듈의 조사 질문들 및 답변들(608)에 대하여 SQL 데이터베이스(620)를 질의함으로써 채워진다. 그런 다음, 선택된 답변이 SQL 데이터베이스(630)에 저장된다. 질문들은 사용자의 명칭, 경험의 레벨, 수행된 절차들의 수, 보조된 절차들의 수, 및 사용자가 주로 쓰는 손을 포함한다.

도 47 및 도 49를 참조하면, 다음 단계(656)에서, 선택된 모듈에 대한 학습 모듈 스크린이 사용자에게 제시된다. 특히 도 47을 참조하면, 그래픽 사용자 인터페이스의 좌측(609)은 사용자에게 디스플레이되는 트레이너의 캐비티의 라이브 복강경 이미지 피드의 내장된 비디오이다. 우측 상에서, 단계의 성공적인 수행의 일 예를 보여주는 수술 단계의 간략한 명령 및 내장된 명령적 비디오(611)가 수반된 복강경 절차의 각각의 수술 단계(610)가 사용자에게 순차적으로 디스플레이된다. 학습 모듈 동안 사용되는 복강경 기구들이 라이브 복강경 이미지 피드의 하단(612) 상에 보여진다. 복강경 기구들로부터의 데이터는 직렬 포트들을 통해 스트리밍되고, SQL 데이터베이스(630)에 저장된다. 예를 들어, 복강경 담낭 절제술이 학습 모듈로서 선택되는 경우, 사용자에게 디스플레이되는 수술 단계들(610)은 하기의 단계들을 포함한다: (1) 제 1 입장: 당신의 제 1 포트를 위치시키고, 이상들 및 관련 해부학적 구조에 대하여 복강을 조사한다; (2) 보조 포트들의 배치: 직접 시각화 하에서, 당신의 보조 포트들을 위치시킨다; (3) 담낭의 견인: 환자를 위치시키되, 여기에서 당신의 그래스퍼를 가지고 담낭의 기저부를 그래스핑하고 담낭관, 담낭 동맥 및 총 담관의 영역을 노출된 채로 유지하기 위하여 머리쪽으로 그리고 동측성(ipsilaterally)으로 견인한다; (4) 캘로트의 3각(Triangle of Calot)의 절개: 당신의 그래스퍼를 가지고, 담낭의 누두를 그래스핑하고 캘로트의 3각을 노출시키기 위하여 내부-측방으로 견인하며, 안전한 크리티컬 뷰(critical view)가 달성되고 담낭에 진입하는 오로지 2개의 구조체들만이 보일 때까지 캘로트의 3각을 무디게 절개하기 위하여 당신의 디섹터를 사용한다; (5) 담관 및 동맥의 결찰 및 나누기: 각각의 구조체 상에서 3개의 클립들을 2개는 근위로 그리고 하나는 원위로 위치시키기 위하여 당신의 클립 어플라이어를 사용함으로써 담관 및 동맥을 결찰하고, 담관 및 담낭 동맥을 나누기 위하여 당신의 가위들을 사용한다; (6) 간 베드(liver bed)로부터의 담낭의 절개: 간 베드로부터 담낭을 전체적으로 주의 깊게 절개하기 위하여 사용될 수 있는 전기 수술 대안적으로는 전용 에너지 디바이스를 가지고 또는 갖지 않고 가위들 및 누두를 홀딩하는 당신의 그래스퍼를 사용하여 담낭을 상-측방(superio-lateral) 방향으로 견인한다; (7) 표본 추출: 당신의 포트들 중 하나를 통해 표본을 추출한다; 및 (8) 포트 제거: 당신의 포트들을 제거하기 이전에 적어도 마지막으로 한 번 복강을 조사한다.

이제 도 48 및 도 49를 참조하면, 다음 단계(658)에서, 연결된 복강경 기구들로부터 학습 모듈 동안 수집되고 저장되는 데이터가 데이터베이스(630)로부터 질의되며, 분석 알고리즘들을 통해 소비되어 결과적인 메트릭 데이터를 출력한다. 그런 다음, 분석으로부터의 결과적인 메트릭 데이터는 피드백 스크린(613)에 내장된 웹 브라우저 내의 D3 시각화들을 사용하여 스크린(613) 상에서 사용자에게 디스플레이된다. 도 48에 도시된 바와 같이, 모듈을 완료하기 위한 사용자의 시간이 평균 시간 및 전문가의 시간과 함께 디스플레이 되어 사용자에 대한 비교 수행 분석을 제공한다. 모션의 평활도 및 모션의 경제성이 또한 디스플레이되며 평균 및 전문가 결과들과 비교된다. 단계(654)에서의 조사에서 수집된 정보에 기초하여, 모듈 결과들이 그에 따라서 전문가 또는 비-전문가 데이터로서 분류된다. 도시된 바와 같이 결과적을 전문가 및 비-전문가들에 대하여 평균화되고 제시된다.

본원에 개시된 실시예들에 대해 다양한 수정들이 이루어질 수 있다는 것이 이해될 것이다. 따라서, 이상의 설명은 제한적으로 해석되지 않아야 하며, 단지 선호되는 실시예들의 예시들로서 해석되어야만 한다. 당업자들은 본 개시의 사상 및 범위 내에서 다른 수정예들을 구상할 것이다.

Claims (20)

1. 수술 트레이닝을 위한 기구로서,
   근위 단부에서 핸들에 착탈가능하게 연결되며 원위 단부에서 툴(tool) 엘리먼트를 갖는 샤프트 어셈블리로서, 상기 핸들에서의 작동은 상기 툴 엘리먼트를 동작시키는, 상기 샤프트 어셈블리;
   상기 핸들에 직접적으로 부착되며, 트레이닝 절차 동안 트레이닝 환경에 대한 상기 기구의 관계 데이터를 획득하고 송신하도록 구성되는 적어도 하나의 센서; 및
   상기 적어도 하나의 센서로부터 상기 관계 데이터를 수신하고, 저장하며, 프로세싱하도록 구성된 상기 적어도 하나의 센서에 연결되는 컴퓨터 시스템을 포함하며,
   상기 컴퓨터 시스템은 상기 기구의 팁의 경로 길이를 계산하고 추가로 동일한 트레이닝 절차를 수행하는 다른 사용자들의 평균 경로 길이로 나누며(divide), 컴퓨터 시스템은 하기의 동작들에 의해 상기 관계 데이터로부터 상기 경로 길이를 계산하고, 상기 동작들은:
   데이터 시퀀스 내의 인접한 배향 벡터들의 도트 곱(dot product)들을 취하여 배향에서의 복수의 변화들의 각도들을 제공하는 동작,
   상기 도트 곱 데이터 시퀀스 내의 복수의 변화들의 각도들의 각각의 각도에 상기 툴 엘리먼트의 길이를 곱하여 상기 툴 엘리먼트가 이동한 호 길이를 제공하는 동작, 및
   일련의 상기 호 길이들의 합계에 기초하여 총 경로 길이를 계산하는 동작을 포함하며, 상기 일련의 호 길이들의 합계는 상기 툴 엘리먼트가 얼마나 많이 이동했는지에 대응하는, 기구.
   
2. 수술 트레이닝을 위한 기구로서,
   근위 단부에서 핸들에 착탈가능하게 연결되며 원위 단부에서 툴 엘리먼트를 갖는 샤프트 어셈블리로서, 상기 핸들에서의 작동은 상기 툴 엘리먼트를 동작시키는, 상기 샤프트 어셈블리;
   상기 핸들에 직접적으로 부착되며, 트레이닝 절차 동안 트레이닝 환경에 대한 상기 기구의 관계 데이터를 획득하고 송신하도록 구성되는 적어도 하나의 센서; 및
   상기 적어도 하나의 센서로부터 상기 관계 데이터를 수신하고, 저장하며, 프로세싱하도록 구성된 상기 적어도 하나의 센서에 연결되는 컴퓨터 시스템을 포함하며,
   상기 컴퓨터 시스템은 상기 트레이닝 절차 동안 상기 기구의 모션의 평활도를 계산하고, 상기 컴퓨터 시스템은 하기의 동작들에 의해 평활도를 계산하며, 상기 동작들은:
   상기 툴 엘리먼트의 위치를 결정하는 동작,
   상기 기구의 측방 스위핑 모션과 연관된 의사-2D 위치를 투영하는 동작으로서, 상기 의사-2D 위치는 상기 툴 엘리먼트의 이동 경로에 대응하는, 동작,
   곡률 값을 계산하는 동작, 및
   상기 모션의 평활도를 수량화하는 평활도 값을 계산하는 동작을 포함하는, 기구.
   
3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
   상기 샤프트 어셈블리의 상기 핸들은 상기 핸들에 동작가능하게 연결되는 근위 단부 및 원위 단부를 갖는 이동 암(movement arm)을 포함하며, 상기 샤프트 어셈블리는 상기 툴 엘리먼트에 연결되는 원위 단부 및 근위 단부를 갖는 로드(rod) 및 루멘(lumen)을 또한 포함하고, 상기 로드는 상기 루멘 내부에 배치되며, 상기 샤프트 어셈블리의 상기 근위 단부는, 상기 로드의 상기 근위 단부가 상기 이동 암의 상기 원위 단부에 연결되도록 상기 핸들에 착탈가능하게 연결되고, 상기 핸들에서의 작동은 상기 툴 엘리먼트를 동작시키도록 상기 이동 암 및 로드를 움직이는, 기구.
   
4. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
   상기 적어도 하나의 센서는 이동 암 상에 위치되는 변형 게이지를 포함하며, 상기 변형 게이지는 상기 트레이닝 환경에 대하여 상기 툴 엘리먼트에서 사용자에 의해 인가되는 힘을 측정하도록 구성되는, 기구.
   
5. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
   상기 적어도 하나의 센서는 가속도계, 자이로스코프, 및 자력계를 포함하는, 기구.
   
6. 청구항 3에 있어서,
   상기 로드의 상기 근위 단부는 상기 이동 암의 상기 원위 단부에 위치된 구형 슬롯과 연결되도록 구성된 볼 단부를 포함하는, 기구.
   
7. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
   상기 툴 엘리먼트는 가위, 그래스퍼(grasper), 또는 디섹터(dissector)로서 구성되는, 기구.
   
8. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
   상기 트레이닝 환경은 내부를 획정(define)하는 복강경 트레이너 및 상기 복강경 트레이너의 상기 내부 내에 배치되는 적어도 하나의 시뮬레이션된 조직을 포함하는, 기구.
   
9. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
   상기 적어도 하나의 피드백은 또한 상기 적어도 하나의 센서로부터 획득된 추가적인 관계 데이터를 프로세싱 하는 것에 기초하며, 상기 추가적인 관계 데이터를 프로세싱하는 것은:
   사용자에 의해 상기 트레이닝 절차를 완료하기 위한 시간;
   전문가에 의해 상기 트레이닝 절차를 완료하기 위한 시간;
   상기 트레이닝을 완료하기 위한 평균 시간;
   상기 트레이닝 절차에 대한 사용자의 모션의 경제성;
   상기 트레이닝 절차에 대한 전문가의 모션의 경제성; 또는
   상기 트레이닝 절차에 대한 모든 사용자들의 모션의 평균 경제성으로 구성된 그룹으로부터 선택되는, 기구.
   
10. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 적어도 하나의 피드백은, 상기 기구의 아이들(idle) 시간을 배제한 사용자에 의해 상기 트레이닝 절차를 완료하기 위한 시간인, 기구.
    
11. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 트레이닝 절차는 상기 컴퓨터 상에서 디스플레이되는 복수의 미리 정의된 트레이닝 절차들로부터 사용자에 의해 선택되는, 기구.
    
12. 청구항 1에 있어서,
    적어도 하나의 피드백은 상기 적어도 하나의 센서로부터 획득된 상기 관계 데이터를 프로세싱 하는 것에 기초하며, 상기 관계 데이터를 프로세싱하는 것은:
    사용자에 의해 상기 트레이닝 절차를 완료하기 위한 시간;
    전문가에 의해 상기 트레이닝 절차를 완료하기 위한 시간;
    상기 트레이닝을 완료하기 위한 평균 시간;
    상기 트레이닝 절차에 대한 사용자의 모션의 경제성;
    상기 트레이닝 절차에 대한 전문가의 모션의 경제성;
    상기 트레이닝 절차에 대한 모든 사용자들의 모션의 평균 경제성;
    상기 트레이닝 절차에 대한 사용자의 모션의 평활도(smoothness);
    상기 트레이닝 절차에 대한 전문가의 모션의 평활도; 및
    상기 트레이닝 절차에 대한 모든 사용자들의 모션의 평균 평활도로 구성된 그룹으로부터 선택되는, 기구.
    
13. 청구항 2에 있어서,
    적어도 하나의 피드백은 상기 적어도 하나의 센서로부터 획득된 상기 관계 데이터를 프로세싱 하는 것에 기초하며, 상기 관계 데이터를 프로세싱하는 것은:
    사용자에 의해 상기 트레이닝 절차를 완료하기 위한 시간;
    전문가에 의해 상기 트레이닝 절차를 완료하기 위한 시간;
    상기 트레이닝을 완료하기 위한 평균 시간;
    상기 트레이닝 절차에 대한 사용자의 모션의 경제성;
    상기 트레이닝 절차에 대한 전문가의 모션의 경제성;
    상기 트레이닝 절차에 대한 모든 사용자들의 모션의 평균 경제성;
    상기 트레이닝 절차에 대한 사용자의 경로 길이에 의해 나눠지는 전문가의 기구 팁의 경로 길이; 및
    상기 트레이닝 절차에 대한 모든 사용자들의 평균 경로 길이에 의해 나눠지는 한 명 이상의 전문 사용자들의 상기 기구 팁의 경로 길이로 구성된 그룹으로부터 선택되는, 기구.
    
14. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서는 상기 기구의 팁에서의 힘의 출력에 대하여 교정되며, 상기 힘의 출력은 특정 절차 동안 조직을 손상시키는 것 또는 조직에 해로운 것과 연관된 미리-결정된 값에 대응하는, 기구.
    
15. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 트레이닝 환경은 사용자에 의해 수행되는 액션들을 기록하는 내부 카메라, 및 상기 내부 카메라에 의해 캡처되는 상기 액션들을 디스플레이하는 외부 비디오 모니터를 더 포함하는, 기구.
    
16. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 컴퓨터 시스템은 추가로 상기 적어도 하나의 센서에 의해 제공되는 상기 적어도 하나의 관계 데이터에 대하여 사전-프로세싱을 수행하며, 상기 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는 상기 사전-프로세싱은 상기 적어도 하나의 센서에 특정한 오차들을 식별하고 교정하는 것을 포함하는, 기구.
    
17. 청구항 16에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서에 특정한 오차들의 상기 교정은 그 특정 센서로부터 획득된 관계 데이터에 대한 오차들을 보상하기 위해 사용되는 교정 상수 또는 계수들의 세트를 생성하는 것을 포함하는, 기구.
    
18. 청구항 2 또는 청구항 12에 있어서,
    상기 모션의 평활도는 하기의 동작들을 통해 상기 컴퓨터 시스템에 의해 계산되며, 상기 동작들은:
    상기 툴 엘리먼트의 위치를 결정하는 동작,
    상기 기구의 측방 스위핑 모션과 연관된 의사-2D 위치를 투영하는 동작으로서, 상기 의사-2D 위치는 상기 툴 엘리먼트의 이동 경로에 대응하는, 동작,
    곡률 값을 계산하는 동작으로서, 상기 곡률 값 (k) =

    

    인, 동작, 및
    상기 모션의 평활도를 수량화하는 평활도 값을 계산하는 동작으로서, 평활도 =

    

    인, 동작을 포함하는, 기구.
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